التعلم الآلي

تستكشف هذه الوحدة التعلم الآلي ، مع التركيز على الخوارزميات والنماذج التي تمكن أجهزة الكمبيوتر من التعلم من البيانات واتخاذ التنبؤات أو القرارات بناء عليها. ويغطي تقنيات التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف والتعزيز ، إلى جانب التطبيقات العملية في مجالات مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية والتحليلات التنبؤية.

منشئ المناهج الدراسية

هل تحتاج إلى مساعدة؟ انقر هنا للحصول على التعليمات.

ساتون ، ريتشارد س. ، وأندرو جي بارتو. التعلم المعزز: مقدمة. الطبعة الثانية. سلسلة الحوسبة التكيفية والتعلم الآلي. كامبريدج ، ماساتشوستس: مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، 2018.

الحلاق ، ديفيد. التفكير البايزي والتعلم الآلي. 1st ed. مطبعة جامعة كامبريدج ، 2012.

https://doi.org/10.1017/CBO9780511804779

ماكاي ، ديفيد جي سي نظرية المعلومات والاستدلال وخوارزميات التعلم. مطبعة جامعة كامبريدج ، 2003.

بيشوب ، كريستوفر م. التعرف على الأنماط والتعلم الآلي. علم المعلومات والإحصاء. نيويورك: سبرينغر ، 2006.

مهري ومهريار وأفشين رستاميزاده وأميت تالوالكار. “مقدمة”. في أسس التعلم الآلي ، 504. مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، 2018.

https://mitpress.mit.edu/9780262039406/foundations-of-machine-learning/

مورفي ، كيفن ب. “الفصل 24: استدلال ماركوف تشين مونت كارلو (MCMC)” و “الفصل 25: التجميع”. في التعلم الآلي منظور احتمالي. لندن ، إنجلترا: مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، 2012.

وينر ، أبراهام ج. ، ماثيو أولسون ، جاستن بليش ، وديفيد ميز. “شرح نجاح AdaBoost والغابات العشوائية كمصنفات استيفاء.” arXiv ، 29 أبريل 2017.

http://arxiv.org/abs/1504.07676

هاستي وتريفور وروبرت تيبشيراني وجيروم فريدمان. عناصر التعلم الإحصائي: استخراج البيانات والاستدلال والتنبؤ. 2nd ed. سلسلة سبرينغر في الإحصاء. نيويورك ، نيويورك: سبرينغر نيويورك ، 2009.

https://doi.org/10.1007/978-0-387-84858-7

واسرمان ، لاري. كل الإحصاء: دورة موجزة في الاستدلال الإحصائي. نصوص سبرينغر في الإحصاء. نيويورك ، نيويورك: سبرينغر نيويورك ، 2004.

https://doi.org/10.1007/978-0-387-21736-9