دورة "مقدمة في تعلم الآلة" التي تقدمها البروفيسور سوديشنا ساركار من معهد IIT Kharagpur هي واحدة من الدورات المتميزة في مجال تعلم الآلة، والتي تركز على تقديم المفاهيم الأساسية والمهارات التقنية في تعلم الآلة باستخدام أساليب من عالم الحوسبة والتعلم الآلي.

أبرز المواضيع التي تغطيها الدورة:

1. مقدمة إلى تعلم الآلة: تبدأ الدورة بمقدمة حول ما هو تعلم الآلة، وأنواعه المختلفة، مثل التعلم المراقب وغير المراقب، وكيفية تطبيق هذه المفاهيم في حل المشكلات الحقيقية باستخدام البيانات.

2. أنواع التعلم: تتناول الدورة أنواع التعلم المختلفة في تعلم الآلة مثل التعلم المراقب، التعلم غير المراقب، والتعلم المعزز. تقدم هذه الوحدة للمشاركين فهماً عميقاً حول كيفية تمييز واختيار الأسلوب الأنسب لمختلف المهام.

3. المساحة الفرضية والتحيز الاستنتاجي: تشرح هذه المحاضرة كيف يمكن تحديد المساحات الفرضية في تعلم الآلة وتقديم التحيز الاستنتاجي لضمان أداء أفضل للنموذج.

4. التقييم والتقاطع التحقق (Cross-Validation): يتعلم المشاركون كيفية تقييم النماذج والتأكد من صحتها باستخدام تقنيات مثل التقاطع التحقق، التي تساعد في تجنب مشكلة الإفراط في التكيف.

5. الانحدار الخطي: يتم شرح طريقة الانحدار الخطي، كيفية استخدامها في التنبؤ بالبيانات وتطبيقها على المشاكل المختلفة في تعلم الآلة.

6. الشبكات العصبية وتعلم الخلايا العصبية: تغطي الدورة أسس الشبكات العصبية، وكيفية بناء واستخدام هذه الشبكات لفهم الأنماط المعقدة في البيانات. كما تشرح خوارزمية باك بروباجيشن (Backpropagation) المستخدمة في تحسين الشبكات العصبية.

7. التدريب على الأشجار القرارية: يتم استكشاف خوارزميات الأشجار القرارية في هذه الوحدة، حيث يتم شرح كيفية استخدامها في اتخاذ القرارات بناءً على المدخلات والبيانات المتاحة.

8. التعلم باستخدام خوارزمية Naive Bayes: هذه الوحدة تقدم شرحاً عن خوارزمية Naive Bayes وكيفية استخدامها في تصنيف البيانات بناءً على فرضية استقلال المتغيرات.

9. التحسين باستخدام خوارزميات مثل SVM: يتم تقديم تقنيات مثل الـ Support Vector Machines وكيفية استخدامها لتحسين الأداء في التصنيف والتنبؤ في تعلم الآلة.

10. التحسين بالتجمع والتقوية (Bagging & Boosting): تشرح الدورة أساليب مثل Bagging و Boosting لتقوية النماذج وتقليل التحيز وزيادة دقة التصنيف.

11. التعلم التعاوني (Collaborative Filtering): تستعرض الدورة تقنيات التعلم التعاوني وكيفية استخدامها في التوصية للمستخدمين استنادًا إلى بيانات سابقة.

12. التعلم باستخدام التجميع (Clustering): يقدم هذا الجزء أساليب التجميع مثل خوارزمية K-means، وكيفية استخدامها لتجميع البيانات غير المعروفة مسبقًا وتصنيفها.

13. الشبكات العصبية العميقة: يتم تقديم الشبكات العصبية العميقة (Deep Neural Networks) مع شرح كيفية التعامل مع مشاكل المعالجة المعقدة باستخدام هذه التقنية.

14. مقدمة إلى نظرية التعلم الحسابي: يتم تقديم نظرية التعلم الحسابي وفهم كيفية بناء الخوارزميات التي تتعلم من البيانات وتحسن الأداء مع مرور الوقت.

15. التعلم باستخدام نماذج بايزي (Bayesian Learning): تشرح هذه الوحدة كيف يمكن استخدام مفاهيم بايزي في تعلم الآلة لإدارة عدم اليقين وتحسين قرارات النموذج.

أهداف الدورة:

• فهم الأساسيات النظرية والعملية لتعلم الآلة.

• تطبيق تقنيات تعلم الآلة على المشكلات الواقعية.

• تعلم كيفية استخدام الأدوات الرياضية والإحصائية في تدريب وتقييم النماذج.

• فهم كيفية تحسين النماذج باستخدام خوارزميات وتقنيات متقدمة مثل الـ SVM والشبكات العصبية.

هذه الدورة مصممة للمبتدئين والمتخصصين الذين يرغبون في الحصول على معرفة شاملة حول الأساسيات في تعلم الآلة وتطبيقاتها العملية. يقدم البروفيسور سوديشنا ساركار الشرح بأسلوب بسيط ومباشر، مما يسهل فهم المفاهيم المعقدة.