Основы вероятности и статистики для науки о данных и искусственного интеллекта

За каждой мощной моделью ИИ и каждым решением, основанным на данных, лежит фундамент вероятности и статистики. Понимание этих математических принципов является ключом к тому, как алгоритмы учатся на данные и делают предсказания. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные понятия и основные статистические методы, используемые в современной науке о данных. Вы пройдете путь от расчета базовых коэффициентов до понимания вероятностных моделей, которые используются в машинном обучении и искусственном интеллекте. Что вы узнаете: - Понять основные правила вероятности, условную вероятность и теорему Байеса - Анализировать дискретные и непрерывные случайные величины и их распределения вероятности - применять методы статистического вывода, включая проверку гипотез и доверительные интервалы - Изучение цепей Маркова и стохастических процессов, используемых в моделировании предсказаний - Понять вероятностные основы современных алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта - Практика интерпретации структуры данных и статистических резюме с помощью письменных упражнений Курс начинается с основных определений вероятности и теории множеств, затем переходит к описательной статистике, распределениям вероятностей и методам вывода. В заключение вы узнаете, как эти понятия непосредственно применимы к современным моделям машинного обучения и алгоритмам предсказания. Этот курс разработан специально для начинающих, не требуя предварительного опыта в области продвинутой математики или программирования. Начните создавать свой математический инструментарий и овладеть основными понятиями науки данных сегодня.