علوم البيانات والذكاء الاصطناعي
تعلم الآلة القابل للتفسير: طرق إحصائية لشرح النماذج وقياس عدم اليقين
مقال تطبيقي يشرح أساليب إحصائية لتفسير نماذج التعلم الآلي وقياس عدم اليقين — SHAP، PDP، الانحدار الكمّي، التوافق والطرق البايزية مع إرشادات عملية.
الدليل العملي للاستدلال الإحصائي لعلماء البيانات — أمثلة Python
دليل عملي للاستدلال الإحصائي لعلماء البيانات: مبادئ، اختبارات فرضيات، فترات ثقة وتقدير معاملات، مع أمثلة Python للتطبيق على بيانات حقيقية.
التنبؤ في السلاسل الزمنية عمليًا: نماذج، تشخيص، وممارسات مثلى
دليل عملي في نمذجة السلاسل الزمنية: اختيار النماذج، فحوصات التشخيص، مقاييس الأداء، واستراتيجيات النشر والمراقبة للحصول على تنبؤات موثوقة.
مراجعة مركزة في الجبر الخطي لتعلّم الآلة العميق: بديهة، براهين، وتسريع الحساب
دليل عملي في الجبر الخطي لتعلّم الآلة العميق: بديهية هندسية، براهين أساسية، ونصائح حسابية لتسريع ومزيد من الاستقرار في التدريب.
الطوبولوجيا والهندسة في تعلّم الآلة: لماذا الأشكال والمتعددات مهمة
نظرة مبسطة وعملية على دور الطوبولوجيا والهندسة في تعلّم الآلة: فرضية المتعددات، أدوات التحليل الطوبولوجي، وشبكات هندسية لتحسين التمثيلات والتعميم.
مفاهيم نظرية الفئات التي يجب أن يعرفها كل باحث في تعلم الآلة
مقال يشرح لباحثي تعلم الآلة مفاهيم نظرية الفئات: فونكتورات، تحويلات طبيعية، مونادات، حدود واقترانات، وتطبيقاتها لبناء نماذج تركيبية وقابلة للتعميم.