در دنیای امروز که داده‌ها پادشاهی می‌کنند و یادگیری ماشین (Machine Learning) به ستون فقرات نوآوری‌های تکنولوژیک تبدیل شده است، درک عمیق اصول آماری بیش از هر زمان دیگری حیاتی به نظر می‌رسد. این مسیر یادگیری جامع، با عنوان “یودمی: مسیر یادگیری آمار برای یادگیری ماشین (۲۰۱۸-۳)”، پلی محکم میان مفاهیم بنیادین آمار و کاربردهای عملی آن در الگوریتم‌های یادگیری ماشین ایجاد می‌کند. بسیاری از مهندسان و دانشمندان داده‌ای که صرفاً به کدنویسی بسنده می‌کنند، اغلب در مواجهه با چالش‌های پیچیده‌تر درک می‌کنند که بدون دانش آماری، توانایی تحلیل و بهبود مدل‌ها به شدت محدود می‌شود. این دوره، با رویکردی ساختاریافته و تمرکز بر کاربرد عملی، به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا به درکی فراتر از یک رابط برنامه‌نویسی دست یابند و به متخصصانی با دیدگاه عمیق‌تر تبدیل شوند.

هدف اصلی این مسیر یادگیری، توانمندسازی دانشجویان و متخصصان در استفاده از قدرت آمار برای ساخت، ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین است. این مسیر نه تنها به شما اصول آماری را آموزش می‌دهد، بلکه چگونگی ارتباط این اصول با مفاهیمی چون بایاس-واریانس (Bias-Variance)، رگرسیون (Regression)، آزمون فرضیه (Hypothesis Testing) و اعتبارسنجی مدل (Model Validation) را به وضوح نشان می‌دهد.

با شرکت در این مسیر یادگیری، دانش و مهارت‌های ارزشمندی را کسب خواهید کرد که در هر پروژه یادگیری ماشینی حیاتی هستند:

• مفاهیم بنیادین آمار و احتمال: درک اصول اساسی احتمال، متغیرهای تصادفی، توزیع‌های آماری (مانند توزیع نرمال و دوجمله‌ای) و نحوه تفسیر داده‌ها.
• آمار توصیفی و استنباطی: یادگیری نحوه خلاصه کردن و نمایش داده‌ها (توصیفی) و سپس استنتاج نتایج در مورد جامعه آماری بر اساس نمونه‌ها (استنباطی)، از جمله فواصل اطمینان و آزمون‌های آماری.
• آزمون‌های فرضیه و کاربرد آن‌ها: تسلط بر انواع آزمون‌های فرضیه مانند آزمون‌های t، کای‌دو (Chi-Squared) و ANOVA و چگونگی استفاده از آن‌ها برای تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده در یادگیری ماشین (مثلاً در آزمایش A/B).
• مدل‌سازی رگرسیون: درک رگرسیون خطی، رگرسیون چندگانه و رگرسیون لجستیک، نحوه ساخت، ارزیابی و تفسیر مدل‌های رگرسیون برای پیش‌بینی و طبقه‌بندی.
• کاربرد آمار در الگوریتم‌های یادگیری ماشین: نحوه پیاده‌سازی مفاهیم آماری در الگوریتم‌هایی مانند Naive Bayes، K-Nearest Neighbors، و درک پایه آماری پشت تکنیک‌هایی مانند PCA (تحلیل مؤلفه‌های اصلی).
• اعتبارسنجی و ارزیابی مدل: یادگیری معیارهای آماری برای ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین، از جمله دقت، صحت، بازخوانی، F1-Score، AUC و R-squared.
• تشخیص سوگیری و واریانس: درک مفهوم بایاس (Bias) و واریانس (Variance) در مدل‌های یادگیری ماشین و راهکارهای آماری برای مدیریت آن‌ها به منظور جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting).

این مسیر یادگیری تنها به ارائه تئوری نمی‌پردازد؛ بلکه مزایای عملی و کارآمدی برای شرکت‌کنندگان به ارمغان می‌آورد:

• پایه و اساس قوی: ایجاد یک زیربنای آماری محکم که به شما کمک می‌کند تا الگوریتم‌های پیچیده یادگیری ماشین را به درستی درک و تحلیل کنید، نه صرفاً از آن‌ها استفاده کنید.
• تصمیم‌گیری آگاهانه: توانایی تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده در پروژه‌های یادگیری ماشین، با درک اینکه چه زمانی یک مدل معتبر است یا چگونه می‌توان بهبودهای معنی‌داری را اعمال کرد.
• افزایش اعتماد به نفس: برخورداری از دانش لازم برای توضیح منطق پشت انتخاب‌های مدل، ارزیابی نتایج و دفاع از رویکرد خود در برابر همکاران یا ذینفعان.
• آمادگی شغلی: افزایش قابلیت‌های شما برای مشاغل در زمینه علم داده، تحلیل داده و مهندسی یادگیری ماشین، جایی که دانش آماری به شدت مورد نیاز است.
• حل مسائل پیچیده: تجهیز شدن به ابزارهای آماری برای شناسایی، تحلیل و حل مسائل چالش‌برانگیز در دنیای واقعی.
• افزایش قدرت تحلیل: توانایی تفسیر عمیق‌تر نتایج مدل‌ها، شناسایی نقاط ضعف و قوت و ارائه راهکارهای بهبود.

برای بهره‌برداری حداکثری از این مسیر یادگیری، داشتن پیش‌زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی مقدماتی با ریاضیات: درک اصول پایه جبر و مفاهیم ریاضیاتی مانند تابع و نمودارها. دانش عمیق در حساب دیفرانسیل و انتگرال ضروری نیست، اما آشنایی مقدماتی با آن مفید خواهد بود.
• منطق برنامه‌نویسی مقدماتی: آشنایی با اصول برنامه‌نویسی، ترجیحاً با زبان پایتون، زیرا بسیاری از مفاهیم یادگیری ماشین با استفاده از این زبان پیاده‌سازی می‌شوند. با این حال، تأکید اصلی بر مفاهیم آماری است.
• علاقه به یادگیری ماشین و داده‌ها: داشتن اشتیاق برای ورود به دنیای یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها، زیرا این دوره پایه نظری محکمی برای آن فراهم می‌آورد.

نیاز به دانش پیشرفته آماری وجود ندارد، چرا که این مسیر یادگیری از اصول بنیادی شروع کرده و گام به گام شما را پیش می‌برد.

این مسیر یادگیری به صورت گام به گام و منطقی سازماندهی شده است تا پیچیده‌ترین مفاهیم را نیز قابل فهم سازد:

• مقدمه‌ای بر آمار و احتمال: معرفی مفاهیم اولیه مانند متغیرها، انواع داده، معیارهای مرکزی و پراکندگی (میانگین، میانه، انحراف معیار)، و اصول احتمال.
• توزیع‌های آماری مهم: بررسی توزیع‌های کلیدی مانند توزیع نرمال، توزیع دوجمله‌ای، پواسون و کاربرد آن‌ها در مدل‌سازی پدیده‌های مختلف.
• آمار استنباطی و آزمون فرضیه: آموزش نمونه‌گیری، برآورد پارامترها، فواصل اطمینان و چارچوب کلی آزمون‌های فرضیه، از جمله آزمون‌های Z و t.
• رگرسیون و مدل‌سازی آماری: عمق بخشیدن به مبحث رگرسیون خطی ساده و چندگانه، رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی، و نحوه ارزیابی صحت و اعتبار این مدل‌ها.
• تکنیک‌های پیشرفته آماری برای ML: کاوش در مباحثی مانند ANOVA برای مقایسه میانگین گروه‌ها، مقدمه‌ای بر PCA برای کاهش ابعاد با حفظ اطلاعات آماری، و همبستگی (Correlation).
• کاربردهای عملی آمار در یادگیری ماشین: تمرکز بر نحوه استفاده از دانش آماری برای انتخاب ویژگی‌ها، مقابله با داده‌های پرت، اعتبارسنجی متقاطع (Cross-Validation)، و فهم عمیق‌تر معیارهای ارزیابی مدل.

در طول این مسیر، بر مفاهیم و کاربردهای عملی تاکید می‌شود تا شما را به یک تحلیلگر ماهر تبدیل کند:

• درک P-value: درک اینکه مقدار P (P-value) در آزمون‌های آماری واقعاً به چه معناست و چگونه برای ارزیابی اهمیت آماری یک ویژگی یا یک مدل استفاده می‌شود. مثلاً، در رگرسیون خطی، یک P-value کوچک برای یک ضریب نشان‌دهنده اهمیت آماری آن ویژگی در مدل است.
• مثال کاربردی بایاس-واریانس: چگونه درک تفاوت بین بایاس (خطای ناشی از ساده‌سازی مدل) و واریانس (خطای ناشی از حساسیت مدل به نوسانات داده) به شما کمک می‌کند تا از بیش‌برازش یا کم‌برازش مدل جلوگیری کنید. برای مثال، یک مدل خطی بیش از حد ساده ممکن است بایاس بالا داشته باشد، در حالی که یک درخت تصمیم با عمق زیاد ممکن است واریانس بالایی از خود نشان دهد.
• آزمون A/B با آمار: تصور کنید شرکتی قصد دارد دو نسخه از یک صفحه وب را آزمایش کند. با استفاده از آزمون فرضیه و معیارهای آماری، می‌توان به طور دقیق مشخص کرد که آیا تفاوت مشاهده شده در نرخ تبدیل بین دو نسخه، صرفاً ناشی از شانس است یا از نظر آماری معنی‌دار است.
• اهمیت ویژگی‌ها (Feature Importance): با استفاده از روش‌های آماری مانند ضریب همبستگی یا تحلیل واریانس، می‌توانید اهمیت هر ویژگی را در پیش‌بینی متغیر هدف بسنجید و بر اساس آن، ویژگی‌های مناسب‌تری را برای مدل خود انتخاب کنید.

این دوره به شما کمک می‌کند تا نگاهی تحلیلی و مبتنی بر شواهد به داده‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین داشته باشید و تنها به استفاده از ابزارها بسنده نکنید، بلکه چرایی عملکرد آن‌ها را عمیقاً درک کنید.

مسیر یادگیری “یودمی: آمار برای یادگیری ماشین” ابزاری قدرتمند برای هر کسی است که می‌خواهد در حوزه یادگیری ماشین به موفقیت دست یابد. این دوره نه تنها دانش آماری شما را تقویت می‌کند، بلکه توانایی شما در تحلیل و حل مسائل پیچیده داده‌ای را به طور چشمگیری افزایش می‌دهد. با تسلط بر مفاهیم ارائه‌شده در این مسیر، شما به یک دانشمند داده یا مهندس یادگیری ماشین با بینش عمیق‌تر تبدیل خواهید شد که قادر به ساخت مدل‌های قوی‌تر، قابل اعتمادتر و قابل تفسیرتر است. برای برداشتن گام‌های محکم در مسیر حرفه‌ای خود در زمینه یادگیری ماشین، سرمایه‌گذاری در این مسیر یادگیری به شدت توصیه می‌شود.