[100% Off] Google Certified Professional Machine Learning Engineer 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

• ترجمة تحديات العمل إلى حالات استخدام لتعلم الآلة
• اختر الحل الأمثل (تعلم الآلة مقابل غير تعلم الآلة، المخصص مقابل المعبأ مسبقًا)
• حدد كيف ينبغي لمخرجات النموذج حل مشكلة العمل
• تحديد مصادر البيانات (المتاحة مقابل المثالية)
• تحديد مشكلات تعلم الآلة (نوع المشكلة، نتائج التنبؤات، تنسيقات الإدخال والإخراج)
• تعريف معايير نجاح الأعمال (مواءمة ML المقاييس والنتائج الرئيسية)
• تحديد المخاطر التي تواجه حلول ML (تقييم تأثير الأعمال، وجاهزية حلول ML، وجاهزية البيانات)
• تصميم حلول ML موثوقة وقابلة للتطوير ومتاحة
اختيار خدمات ومكونات تعلم الآلة المناسبة
• تصميم استكشاف/تحليل البيانات، وهندسة الميزات، والتسجيل/الإدارة، والأتمتة، والتنسيق، والمراقبة، واستراتيجيات الخدمة
• تقييم خيارات أجهزة Google Cloud ( وحدة المعالجة المركزية, GPU، وTPU، وأجهزة الحافة)
• تصميم بنيات تتوافق مع المخاوف الأمنية عبر القطاعات
• استكشاف البيانات (التصور، والأساسيات الإحصائية، وجودة البيانات، وقيود البيانات)
• إنشاء خطوط أنابيب البيانات (تنظيم مجموعات البيانات وتحسينها، والتعامل مع البيانات المفقودة والقيم المتطرفة، ومنع تسرب البيانات)
• إنشاء ميزات الإدخال (التأكد من اتساق المعالجة المسبقة للبيانات، وترميز البيانات المنظمة، وإدارة اختيار الميزات، والتعامل مع اختلال التوازن في الفئة، يستخدم التحويلات)
• إنشاء النماذج (اختيار إطار العمل، وقابلية التفسير، ونقل التعلم، وزيادة البيانات، والتعلم شبه الخاضع للإشراف، وإدارة التجهيز الزائد/نقص التجهيز)
• تدريب النماذج (استيعاب أنواع الملفات المختلفة، وإدارة التدريب البيئات، وضبط المعلمات الفائقة، وتتبع مقاييس التدريب)
• نماذج الاختبار (إجراء اختبارات الوحدة، ومقارنة أداء النموذج، والاستفادة من Vertex AI لتوضيح النموذج)
• توسيع نطاق التدريب على النماذج وتقديمها (توزيع التدريب، وتوسيع نطاق خدمة التنبؤ)
• تصميم وتنفيذ مسارات التدريب (تحديد المكونات، وإدارة إطار التنسيق، ووضع إستراتيجيات مختلطة أو متعددة السحابات، واستخدام مكونات TFX)
• تنفيذ مسارات الخدمة (إدارة خيارات العرض، واختبار الأداء المستهدف، وتكوين الجداول الزمنية)
• تتبع البيانات التعريفية وتدقيقها (تنظيم وتتبع التجارب، وإدارة إصدارات النموذج/مجموعة البيانات، وفهم نسب النموذج/مجموعة البيانات)
• مراقبة و استكشاف أخطاء حلول ML وإصلاحها (قياس الأداء، واستراتيجيات السجل، وإنشاء مقاييس التقييم المستمر)
• ضبط الأداء للتدريب والخدمة في الإنتاج (تحسين مسار الإدخال، واستخدام تقنيات التبسيط)

(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)