تخطّي إلى المحتوى
Kudos AI

تعلّم النماذج الاحتمالية

حين تكون البيانات كاملة، يكون تعلّم نموذج احتمالي عدًّا - ومشتقة لوغاريتم الإمكان تتكفل بالباقي. وحين تكون بعض المتغيرات خفية فلا شيء يُعدّ، والعلاج أن تخمّن التكرارات وتعيد الملاءمة وتكرّر حتى يتوقف الإمكان عن الارتفاع.

متوسّط320 XP~1 h90% للتقدّم

سجّل الدخول لخوض الاختبارات وكسب XP وفتح المراحل عند بلوغك إتقان 90%.

  1. الإمكان الأعظم مع البيانات الكاملة

    25 دقيقة · 100 XP

    الوصفة ذات الخطوات الثلاث - اكتب الإمكان، اشتقّ لوغاريتمه، صفّر المشتقة - مطبَّقة على معلمة منفصلة، وعلى شبكة كاملة منها، وعلى توزيع غاوسي، مع الإخفاق على العينات الصغيرة الذي تقع فيه مباشرة.

    افتح الدرس →

    سجّل الدخول لخوض الاختبار المكوّن من 3 أسئلة.

  2. التوزيعات القبلية والتنعيم وبايز الساذج

    25 دقيقة · 100 XP

    ما يفعله الإمكان الأعظم بحدث لم يشاهده قط، ولماذا يكون توزيع بيتا القبلي هو العلاج الطبيعي، والمصنّف الذي يأخذ الجهاز كله ثم يُلغي بالافتراض كل تبعية ويعمل رغم ذلك.

    افتح الدرس →

    سجّل الدخول لخوض الاختبار المكوّن من 3 أسئلة.

  3. خوارزمية EM والمتغيرات الخفية

    30 دقيقة · 120 XP

    مزائج التوزيعات الغاوسية بوصفها الحالة القياسية للتعلّم بلا تسميات، والتكرارات المتوقَّعة بديلًا عن التكرارات، وضمانُ أن الإمكان لا يهبط أبدًا، وحالة مقيسة يستعيد فيها الإسناد الليّن بنيةً يعجز عنها الإسناد القاطع.

    افتح الدرس →

    سجّل الدخول لخوض الاختبار المكوّن من 3 أسئلة.

أكمل جميع الوحدات → لتكسب شارة تعلّم النماذج الاحتمالية