مدخل إلى تعلم الآلة

مدخل إلى تعلم الآلة

دورة تأسيسية تركز على المبادئ الجوهرية لتعلم الآلة (Machine Learning)، متناولة تصنيفاته الرئيسية، وخوارزميات التحسين الرياضي، إلى جانب مقاييس تقييم النماذج وأهم التحديات العملية والحلول المتبعة في التعلم الخاضع للإشراف.

الأهداف:

1. فهم المفهوم العلمي لتعلم الآلة والفرق بينه وبين البرمجة التقليدية والذكاء الاصطناعي العام.

2. دراسة أنواع التعلم الآلي الثلاثة وفهم آلية عمل خوارزمية الانحدار المتدرج (Gradient Descent).

3. إتقان ضبط المعاملات الفائقة مثل معدل التعلم واستخدام مصفوفة الارتباك لتقييم الأداء.

4. التعرف على المشكلات الشائعة في النماذج الخاضعة للإشراف (كالفرط في التخصيص) وطرق معالجتها.

المخرجات المتوقعة:

1. القدرة على تصنيف مسائل الأعمال والبيانات وتحديد نوع التعلم الآلي الملائم لكل منها.

2. استيعاب الآلية الرياضية التي تمكّن النموذج من تقليل الخطأ والتعلم تدريجياً.

3. مهارة قراءة مقاييس الدقة وتشخيص كفاءة النماذج التنبؤية والتصنيفية بدقة.