[100% Off] Decision Trees, Random Forests, AdaBoost & XGBoost in Python Free Course Coupon

أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :

وصف أنت تبحث عن دورة كاملة لشجرة القرار تعلمك كل ما تحتاجه لإنشاء شجرة قرارات/ غابة عشوائية/ نموذج XGBoost في بايثون، أليس كذلك؟ لقد وجدت الدورة التدريبية المناسبة لأشجار القرار والتقنيات المتقدمة القائمة على الشجرة! بعد إكمال هذه الدورة بالطبع ستتمكن من:

• تحديد مشكلة العمل التي يمكن حلها باستخدام شجرة القرار/ Random Forest/ XGBoost  للتعلم الآلي.
• الحصول على فهم واضح للخوارزميات المستندة إلى شجرة القرارات المتقدمة مثل Random Forest وBaging وAdaBoost وXGBoost
• قم بإنشاء نموذج قائم على الشجرة (Decision Tree وRandom Forest وBaging وAdaBoost وXGBoost) في Python وتحليل نتائجه.
• بكل ثقة ممارسة ومناقشة وفهم مفاهيم التعلم الآلي

كيف ستساعدك هذه الدورة؟ يتم تقديم شهادة إتمام يمكن التحقق منها لجميع الطلاب الذين يلتحقون بهذه الدورة المتقدمة للتعلم الآلي. إذا كنت مدير أعمال أو مسؤولًا تنفيذيًا ، أو طالبًا يرغب في تعلم وتطبيق التعلم الآلي في مشاكل الأعمال الواقعية، ستمنحك هذه الدورة قاعدة صلبة لذلك من خلال تعليمك بعض التقنيات المتقدمة للتعلم الآلي، وهي شجرة القرار، والغابات العشوائية، والتعبئة و AdaBoost و XGBoost. لماذا يجب عليك اختيار هذه الدورة؟ تغطي هذه الدورة جميع الخطوات التي يجب على المرء اتخاذها أثناء حل مشكلة العمل من خلال شجرة القرار. تركز معظم الدورات فقط على تعليم كيفية إجراء التحليل ولكننا نعتقد أن ما يحدث قبل و يعد بعد إجراء التحليل أكثر أهمية، أي قبل إجراء التحليل، من المهم جدًا أن تكون لديك البيانات الصحيحة وأن تقوم ببعض المعالجة المسبقة عليها. وبعد إجراء التحليل، يجب أن تكون قادرًا على الحكم على مدى جودة نموذجك وتفسير النتائج لتتمكن فعليًا من مساعدة عملك. ما الذي يجعلنا مؤهلين لتعليمك؟ يتم تدريس الدورة بواسطة أبهيشيك وبخرجاج. كمديرين في شركة Global Analytics Consulting، فقد ساعدنا الشركات على حل مشكلة أعمالها باستخدام تقنيات التعلم الآلي واستخدمنا خبرتنا لتضمين الجوانب العملية لتحليل البيانات في هذه الدورة، كما أننا منشئو بعض الدورات التدريبية الأكثر شيوعًا عبر الإنترنت - مع أكثر من 150.000 تسجيل وآلاف التقييمات من فئة 5 نجوم مثل هذه: هذا جيد جدًا، أحب حقيقة أن كل التفسيرات المقدمة يمكن أن يفهمها شخص عادي - جوشوا شكرًا لك المؤلف على هذه الدورة الرائعة. أنت الأفضل وهذه الدورة تستحق أي ثمن. - ديزي وعدنا أن تعليم طلابنا هو عملنا ونحن ملتزمون به. إذا كان لديك أي أسئلة حول محتوى الدورة التدريبية أو ورقة التدريب أو أي شيء يتعلق بأي موضوع، يمكنك دائمًا نشر سؤال في الدورة التدريبية أو إرسال رسالة مباشرة إلينا. قم بتنزيل ملفات التدريب، وإجراء الاختبارات، وإكمال الواجبات. مع كل محاضرة، توجد ملاحظات صفية مرفقة لتتمكن من متابعتها. يمكنك أيضًا إجراء اختبارات للتحقق من فهمك للمفاهيم. يحتوي كل قسم على مهمة تدريبية لتتمكن من تنفيذ تعلمك عمليًا. ما الذي يتم تناوله في هذه الدورة؟ تعلمك هذه الدورة التدريبية جميع خطوات إنشاء نموذج قائم على شجرة القرار، والتي تعد من أشهر نماذج التعلم الآلي، لحل مشكلات العمل. وفيما يلي محتويات الدورة التدريبية حول الانحدار الخطي:

• القسم 1 - مقدمة في التعلم الآلي في هذا القسم سوف نتعلم - ماذا يعني التعلم الآلي. ما هي المعاني أو المصطلحات المختلفة المرتبطة بالتعلم الآلي؟ سترى بعض الأمثلة حتى تفهم ما هو التعلم الآلي في الواقع. ويحتوي أيضًا على خطوات تتعلق ببناء نموذج تعلم الآلة، وليس فقط النماذج الخطية، أي نموذج تعلم آلي.
• القسم 2 - لغة بايثون الأساسيةيساعدك هذا القسم على البدء باستخدام لغة بايثون. سيساعدك هذا القسم على إعداد لغة بايثون وبيئة Jupyter على نظامك وسيعلمك كيفية تنفيذ بعض العمليات الأساسية في Python. سوف نفهم أهمية المكتبات المختلفة مثل Numpy وPandas وSeaborn.
• القسم 3 - المعالجة المسبقة وأشجار القرار البسيطة في هذا القسم ستتعرف على الإجراءات التي يتعين عليك اتخاذها لإعدادها للتحليل هذه الخطوات مهمة جدًا لإنشاء معنى ذي معنى. في هذا القسم، سنبدأ بالنظرية الأساسية لشجرة القرار ثم نغطي موضوعات المعالجة المسبقة للبيانات مثل تقدير القيمة المفقودة، وتحويل المتغيرات، وتقسيم اختبار التدريب. في النهاية سوف نقوم بإنشاء ورسم شجرة قرارات انحدار بسيطة.
• القسم 4 - شجرة تصنيف بسيطة سوف نقوم في هذا القسم بتوسيع معرفتنا بشجرة قرارات الانحدار لتشمل أشجار التصنيف، وسوف نتعلم أيضًا كيفية إنشاء تصنيف الشجرة في بايثون
• القسم 5 و6 و7 - تقنية المجموعة
  في هذا القسم سنبدأ مناقشتنا حول تقنيات المجموعة المتقدمة لأشجار القرار. تُستخدم تقنيات المجموعات لتحسين استقرار ودقة خوارزميات التعلم الآلي. سنناقش في هذه الدورة Random Forest وBaggind وGradient Boosting وAdaBoost وXGBoost.

بحلول نهاية هذه الدورة، سترتفع ثقتك في إنشاء نموذج شجرة القرار في Python. سيكون لديك فهم شامل لكيفية استخدام نمذجة شجرة القرار لإنشاء نماذج تنبؤية وحل مشكلات العمل.
تابع وانقر على زر التسجيل، وسأراكم في الدرس الأول!
CheersStart-Tech الأكاديمية
------------فيما يلي قائمة بالأسئلة الشائعة الشائعة للطلاب الذين يرغبون في بدء رحلة التعلم الآلي الخاصة بهم - ما هو التعلم الآلي؟ التعلم الآلي هو مجال من مجالات علوم الكمبيوتر الذي يمنح الكمبيوتر القدرة على التعلم دون أن تتم برمجته بشكل صريح. هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يقوم على فكرة أن الأنظمة يمكنها التعلم من البيانات وتحديد الأنماط واتخاذ القرارات بأقل قدر من التدخل البشري. ما هي الخطوات التي يجب أن أتبعها حتى أتمكن من بناء نموذج التعلم الآلي؟ يمكنك تقسيم التعلم الخاص بك العملية مقسمة إلى 4 أجزاء: الإحصائيات والاحتمالات - يتطلب تنفيذ تقنيات التعلم الآلي معرفة أساسية بمفاهيم الإحصاء والاحتمالات. يغطي القسم الثاني من الدورة هذا الجزء. فهم التعلم الآلي - يساعدك القسم الرابع على فهم المصطلحات والمفاهيم المرتبطة بالتعلم الآلي ويمنحك الخطوات التي يجب اتباعها لبناء نموذج التعلم الآلي. تجربة البرمجة - جزء كبير من التعلم الآلي هو برمجة. من الواضح أن Python وR تبرزان كقادة في الأيام الأخيرة. القسم الثالث سيساعدك على إعداد بيئة بايثون ويعلمك بعض العمليات الأساسية. يوجد في الأقسام اللاحقة مقطع فيديو حول كيفية تنفيذ كل مفهوم يتم تدريسه في المحاضرة النظرية في بايثون فهم نمذجة الانحدار الخطي - يمنحك الحصول على معرفة جيدة بالانحدار الخطي فهمًا قويًا لكيفية عمل التعلم الآلي. على الرغم من أن الانحدار الخطي هو أبسط تقنيات التعلم الآلي، إلا أنه لا يزال الأكثر شيوعًا مع قدرة جيدة على التنبؤ. يغطي القسم الخامس والسادس موضوع الانحدار الخطي من البداية إلى النهاية، ومع كل محاضرة نظرية تأتي محاضرة عملية مقابلة حيث نقوم فعليًا بتشغيل كل استعلام معك. لماذا نستخدم بايثون لتعلم آلة البيانات؟ يعد فهم بايثون أحد المهارات القيمة اللازمة مهنة في مجال التعلم الآلي. على الرغم من أن الأمر لم يكن كذلك دائمًا، إلا أن بايثون هي لغة البرمجة المفضلة لعلم البيانات. فيما يلي نبذة تاريخية مختصرة:    في عام 2016، تفوقت على R في Kaggle، المنصة الرائدة لمسابقات علوم البيانات.    وفي عام 2017، تفوقت على R في استطلاع KDNuggets السنوي للأدوات الأكثر استخدامًا لعلماء البيانات.    في عام 2018، أفاد 66% من علماء البيانات أنهم يستخدمون بايثون يوميًا، مما يجعلها الأداة الأولى لمحترفي التحليلات. ويتوقع خبراء التعلم الآلي أن يستمر هذا الاتجاه مع التطوير المتزايد في نظام بايثون البيئي. وعلى الرغم من أن رحلتك لتعلم برمجة بايثون قد تكون في البداية، فمن الجيد أن تعرف أن فرص العمل وفيرة (ومتنامية) أيضًا. ما الفرق بين التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي والتعلم العميق؟ ببساطة، التعلم الآلي و يستخدم استخراج البيانات نفس الخوارزميات والتقنيات المستخدمة في استخراج البيانات، باستثناء اختلاف أنواع التنبؤات. بينما يكتشف استخراج البيانات أنماطًا ومعرفة غير معروفة سابقًا، فإن التعلم الآلي يعيد إنتاج الأنماط والمعرفة المعروفة، ويطبق تلك المعلومات تلقائيًا على البيانات وصنع القرار والإجراءات. ومن ناحية أخرى، يستخدم التعلم العميق قوة حاسوبية متقدمة وأنواعًا خاصة من الشبكات العصبية وتطبيقها على كميات كبيرة من البيانات لتعلم وفهم وتحديد الأنماط المعقدة. تعد الترجمة التلقائية للغة والتشخيص الطبي أمثلة على التعلم العميق.
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); احصل على قسيمة إذا لم يتم فتح القسيمة، قم بتعطيل Adblock، أو جرب متصفحًا آخر.

ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:

(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)

يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)