Joint, Marginal, and Conditional Probabilities لمهندسي الذكاء الاصطناعي | ML Made Clear

أهلاً بيكم في فيديو جديد من سلسلة ML Made Clear! أنا هدى أسامة، والنهاردة هنشرح التميمة السحرية وأهم درس إحصاء هتحتاجه كمهندس ذكاء اصطناعي أو علم بيانات: Joint, Marginal, and Conditional Probabilities. عشان نبعد عن الكلام النظري المعقد، هنشرح المفاهيم دي كلها من خلال مثال عملي تفاعلي: "تحليل سلوك مستخدمي منصات الأفلام وتوقع الـ Churn Risk وعلاقتها بنوع الاشتراك Premium و Basic". 💡 في الفيديو ده هتعرف: إزاي تبني الـ Contingency Table وتقرأ البيانات صح. يعني إيه الاحتمال الهامشي (Marginal Probability) وإزاي عينه دايماً على الأطراف. يعني إيه الاحتمال المشترك (Joint Probability) وسر حرف الواو (AND). الوحش بتاع الـ Machine Learning: الاحتمال المشروط (Conditional Probability) وكلمة السر (Given that). إزاي خوارزميات زي Naive Bayes بتستخدم الاحتمالات دي في الـ Classification والتوقعات. 🔗 روابط مهمة: اقرأ المقال الشامل والشرح بالـ Python على المدونة الرسمية: https://hodausama.github.io/ اشترك في القناة لمتابعة باقي السلسلة:    / @hoda_osama_ai