التوسع في التعلم الآلي الخاضع للإشراف

التوسع في التعلم الآلي الخاضع للإشراف

تهدف هذه الدورة التخصصية إلى تعميق المعرفة الرياضية والتطبيقية في خوارزميات التعلم الآلي الخاضع للإشراف (Supervised Learning)، عبر دراسة تفصيلية لدوال الخطأ وخوارزميات التحسين، والتعمق في نماذج التصنيف مثل الانحدار اللوجستي، وتقنيات الانتظام الرياضي لمكافحة فرط التخصيص، مع إجراء مقارنة منهجية بين الخوارزميات وتبيان أثر هندسة واختيار الميزات على دقة النماذج.

الأهداف:

1. فهم الصياغات الرياضية المتقدمة لدوال الخطأ ودور خوارزميات الانحدار المتدرج في تحسين أوزان النماذج الخاضعة للإشراف.

2. دراسة البنية الاحتمالية ونماذج التصنيف الثنائي ومتعدد الفئات عبر الانحدار اللوجستي وخوارزميات التعلم المراقب المرافقة.

3. استيعاب تقنيات الانتظام الرياضي (L1 و L2) وآليات التحقق المتقاطع لتحقيق التوازن بين الانحياز والتباين.

4. إدراك الفروق الهيكلية بين خوارزميات التعلم المراقب وتحديد الميزات الأكثر تأثيراً في استقرار التنبؤات.

المخرجات المتوقعة:

1. اشتقاق وبرمجة دوال الخطأ وخوارزميات التحسين لمختلف مسائل التعلم الخاضع للإشراف.

2. بناء وتدريب نماذج تصنيف احصائية متينة قادرة على تقييم احتمالات الانتماء للفئات بدقة.

3. تطبيق أساليب الانتظام وضبط المعاملات الفوقية (Hyperparameters) للحد من فرط التخصيص.

4. إجراء مقارنات معيارية واختيار الخوارزمية المثلى ومجموعة الميزات الحاسمة لكل مسألة تطبيقية.