التعلم العميق الاحتمالي باستخدام TensorFlow

تقدم نماذج التعلم العميق القياسية تنبؤات بثقة مطلقة، حتى عندما تكون خاطئة. يحل التعلم العميق الاحتمالي هذه المشكلة من خلال السماح للشبكات العصبية بقياس شكوكها، مما يجعلها أكثر أمانًا وموثوقية للتطبيقات الحيوية في العالم الحقيقي. في هذه الدورة المكتوبة، ستنتقل من التعلم العميق الحتمي إلى النمذجة الاحتمالية. ستتعلم كيفية تمثيل عدم اليقين في كل من بياناتك وأوزان نموذجك، مما يمكّنك من بناء شبكات عصبية قوية يمكنها التعبير عن عدم يقينها. بدءًا من مفاهيم الاحتمالات الأساسية، ستتقدم إلى ترميز البنى الاحتمالية العملية. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية لتوزيعات الاحتمالات وقياس عدم اليقين في التعلم العميق. - بناء شبكات عصبية تنتج توزيعات احتمالية باستخدام مكتبة TensorFlow Probability. - نمذجة عدم اليقين العشوائي (aleatoric uncertainty) لالتقاط الضوضاء الكامنة الموجودة في مجموعات البيانات الواقعية. - تطبيق الشبكات العصبية البايزية لتقدير عدم اليقين المعرفي (epistemic uncertainty) في معلمات النموذج. - تطبيق تقنيات الاستدلال التبايني الحديثة وطرق Monte Carlo لتدريب النماذج الاحتمالية. - تقييم التنبؤات الاحتمالية باستخدام قواعد التسجيل المناسبة ومقاييس المعايرة. تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية ومفاهيم التوزيع الأساسية قبل إرشادك من خلال الشروحات المكتوبة ومقتطفات التعليمات البرمجية لبناء وتدريب وتقييم النماذج الواعية بعدم اليقين. تم تصميم هذه الدورة للمطورين ومحللي البيانات وعشاق التعلم الآلي الذين لديهم فهم أساسي للشبكات العصبية و Python، ويرغبون في تعلم كيفية التعامل مع عدم اليقين في نماذجهم. لا تتطلب خبرة سابقة في البرمجة الاحتمالية. ابدأ القراءة لبناء نماذج تعلم عميق تعرف ما لا تعرفه.