دورة "تعلم الآلة" التي تقدمها NPTEL في 2016 هي دورة تعليمية موجهة للمبتدئين والمتقدمين على حد سواء. الدورة تحت إشراف الأستاذ بلالارامان رافيندران، تهدف إلى تعليم الطلاب والممارسين كيفية استخدام تقنيات تعلم الآلة وتحليل البيانات في التطبيقات الواقعية. تشمل الدورة محاضرات حول مفاهيم أساسية ومتقدمة في هذا المجال مثل التعلم تحت الإشراف (Supervised Learning) والتعلم غير المراقب (Unsupervised Learning)، وكذلك العديد من الخوارزميات المختلفة مثل الشبكات العصبية، الانحدار الخطي، والـ SVM، وأشجار القرار.

تفاصيل المحاضرات:

1. المقدمة إلى تعلم الآلة: تبدأ الدورة بتقديم مفاهيم أساسية في تعلم الآلة وأهمية هذا المجال في العالم الحديث. يناقش الأستاذ تطبيقات تعلم الآلة في الحياة اليومية.

2. التعلم تحت الإشراف (Supervised Learning): يشرح كيفية بناء نماذج باستخدام بيانات مرفقة بعلامات. كما يتم استعراض الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي كأدوات أساسية في هذا المجال.

3. التعلم غير المراقب (Unsupervised Learning): في هذه الوحدة، يتعلم الطلاب كيفية التعامل مع بيانات غير مصنفة. يتم تقديم تقنيات مثل التجميع (Clustering) وتحليل المكونات الرئيسية (PCA).

4. التعلم المعزز (Reinforcement Learning): يقدم هذه الوحدة مقدمة لتعلم الآلة المعزز الذي يستخدم في الألعاب والتحكم الآلي. يتعلم الطلاب كيفية استخدام هذه التقنيات لتحسين القرارات في بيئات ديناميكية.

5. نظرية القرار الإحصائي والانحدار: يتم شرح كيفية استخدام تقنيات إحصائية لتحليل البيانات، بما في ذلك الانحدار المتعدد والانحدار الخطي.

6. التوازن بين التحيز والتباين (Bias-Variance Tradeoff): يتم استكشاف العلاقة بين التحيز والتباين في النماذج وكيفية تحسين النماذج للتقليل من الخطأ.

7. الشبكات العصبية (Neural Networks): تعلم كيفية بناء الشبكات العصبية وتدريبها باستخدام خوارزمية الانتشار العكسي (Backpropagation).

8. آلات الدعم الشعاعي (SVM): يتم استعراض كيفية استخدام SVM لتصنيف البيانات مع التركيز على معايير مثل هامش التصنيف واستخدام النوى لتحسين الأداء.

9. أشجار القرار (Decision Trees): يتعلم الطلاب كيفية بناء شجرة قرار فعالة وتطبيقها على مشاكل تصنيف البيانات.

10. التجمعات والتصنيف متعدد الفئات: يتناول القسم الأخير تقنيات متقدمة في التجميع مثل شجرة القرار للتصنيف متعدد الفئات.