اختر هدفاً - الأسس أو الطرق الموجَّهة أو الذكاء الاصطناعي الحديث - واحصل على خطة هذا الموقع المرتّبة لبلوغه: أي مسار تسلك في كل مرحلة، وماذا تقرأ إلى جانبه، وكم تستغرق الدروس.
ابدأ من الاحتمالات وانتهِ قادراً على الصوغ الدقيق لما يقدّره النموذج، ولماذا لا يمكن أن يكون مثالياً، وكيف تقيس خطأه قياساً أميناً.
المرحلة 1
فضاءات العيّنة، والبديهيتان، وقاعدتا الجمع والضرب، ثم عكس شرطيّ بمبرهنة بايز ورؤية مدى خداع معدّلات الأساس للحدس.
المسار: أسس الاحتمالات والإحصاء · 130 دقيقة من الدروس
القراءات: probability from zero, bayes theorem and belief updating
الاحتمالاتالرياضيات
المرحلة 2
ما الذي يقوله التقدير وما الذي لا يقوله عن المجتمع الذي خلفه: التحيّز في مقابل التباين، وما الذي يعد به مجال الثقة عن الإجراء لا عن مجالك أنت، وأيّ احتمال هي القيمة الاحتمالية.
المسار: الاستدلال الإحصائي · 85 دقيقة من الدروس
القراءات: what a sample can and cannot tell you
الإحصاءالاحتمالات
المرحلة 3
ما الذي ينكسر حين لا تكون الصفوف مستقلّة: انحدار يجد علاقة بين سلسلتين لا رابط بينهما، وخطأ معياري أضيق ممّا ينبغي بعامل قابل للحساب، وتقسيم تحقّق يقيس الاستيفاء بدل التنبّؤ.
المسار: السلاسل الزمنية · 85 دقيقة من الدروس
القراءات: the regression that finds a relationship that is not there
الإحصاءتعلّم الآلة
المرحلة 4
لماذا قد تحمل المقارنة بين المعالَجين وغير المعالَجين الإشارة الخاطئة، وما الذي تشتريه العشوائية ولا يستطيعه التعديل، والقاعدة التي تحدّد على أيّ المتغيّرات نضبط، بما فيها تلك التي تصنع التحيّز.
المسار: الاستدلال السببي · 80 دقيقة من الدروس
القراءات: the treatment that helps everyone and harms the average
الإحصاءتعلّم الآلة
المرحلة 5
ما الذي تقوله درجة التدريب فعلاً، ومقياس السعة الذي يصمد أمام صنف فرضيات لا نهائي، ومبرهنة المتوسّط التي تسعّر الافتراضات التي لا بدّ لأيّ متعلّم منها.
المسار: النظرية الإحصائية للتعلّم · 85 دقيقة من الدروس
القراءات: why learning from data works at all
تعلّم الآلةالرياضيات
المرحلة 6
تحديد حجم التجربة قبل بدئها، والتضخيم الذي تعرضه تجربة ناقصة القوّة، والفائزون الكاذبون الناتجون عن نظرات ومتريكات وشرائح إضافية، وتحويل الأثر المقيس إلى قرار.
المسار: التجريب واختبارات A/B · 85 دقيقة من الدروس
القراءات: the experiment that was going to win anyway
الإحصاءتعلّم الآلة
المرحلة 7
العشوائية المعلوماتية بوصفها أقصر ما يبلغه ترميز لا ملخَّصاً، والزيادة المدفوعة ثمناً للتوزيع الخاطئ التي تتبيّن أنّها الخسارة التي تصغّرها أصلاً، والسقف الذي تضعه المعلومة المتبادلة على كلّ ما يلي المتغيّر.
المسار: نظرية المعلومات · 85 دقيقة من الدروس
القراءات: the bound that is actually reached
الرياضياتتعلّم الآلة
المرحلة 8
إطار Y = f(X) + e، والفصل بين الخطأ القابل للتقليص وغير القابل له، وتحديد ما إذا كنت تتنبّأ أم تستدلّ.
القراءات: what is statistical learning
الإحصاءتعلّم الآلة
المرحلة 9
تفكيك التحيّز والتباين الدقيق، واستخدام التحقّق المتقاطع بـ k طيّات لتقدير خطأ الاختبار من البيانات التي بحوزتك أصلاً.
القراءات: the bias variance tradeoff, cross validation and resampling
الإحصاءتعلّم الآلة
خطط الدراسة ترتيب هذا الموقع لمادته هو، لا منهج رسمي لأي مؤسسة.
يعمل بالكامل داخل متصفّحك. لا يُرفع أي شيء تُدخله ولا يُخزَّن.
الإطار الكامن وراء كل نموذج تنبّؤي: تقدير دالة مجهولة f من البيانات، والفصل بين الخطأ القابل للتقليص وغير القابل له، ولماذا يشدّ التنبّؤ والاستدلال في اتجاهين متعاكسين.
بناء الاحتمالات من الأساس: العوالم الممكنة، وفضاء العيّنة، والبديهيتان الأساسيتان، ثم قاعدتا الجمع والضرب، كلٌّ منها مشتقّة لا مُسلَّم بها، مع أمثلة عددية محلولة.