منذ شهر
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 الآن تتطلع إلى دورة تدريبية كاملة عن الانحدار الخطي حيث ستتعلم كل شيء عن نموذج الانحدار الخطي في بايثون حسنًا، أليس كذلك؟ هل تعرف دورة الانحدار الخطي الصحيحة!بعد الانتهاء من هذه الدورة سوف تكون قادرًا إلى:- تحديد مشكلة العمل التي يمكن حلها باستخدام تقنية الانحدار الخطي للتعلم الآلي.
- إنشاء نموذج انحدار خطي في Python وتحليل نتائجه.
- ممارسة ومناقشة وفهم مفاهيم التعلم الآلي بثقة
- القسم 1 - الأساسيات الإحصاء ينقسم هذا القسم إلى خمس محاضرات مختلفة تبدأ من أنواع البيانات ثم أنواع الإحصاء ثم التمثيلات البيانية لوصف البيانات ثم محاضرة عن مقاييس المركز مثل المتوسط والمنوال وأخيرا مقاييس التشتت مثل المدى والانحراف المعياري
- القسم 2 - لغة Python الأساسية هذا القسم يساعدك على البدء باستخدام لغة Python. سيساعدك هذا القسم على إعداد بيئة python وJupyter على نظامك وسيعلمك كيفية تنفيذ بعض العمليات الأساسية في لغة Python. سوف نفهم أهمية المكتبات المختلفة مثل Numpy وPandas وSeaborn.
- القسم 3 - مقدمة إلى 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 للتعلم الآلي، وليس فقط النماذج الخطية، أو أي نموذج للتعلم الآلي.
- القسم 4 - المعالجة المسبقة للبيانات في هذا القسم، ستتعرف على الإجراءات التي يتعين عليك اتخاذها خطوة بخطوة الحصول على البيانات ثم إعدادها للتحليل، هذه الخطوات مهمة جدًا. نبدأ بفهم أهمية المعرفة التجارية ثم سنرى كيفية القيام باستكشاف البيانات. نتعلم كيفية إجراء التحليل أحادي المتغير والتحليل ثنائي المتغير ثم نغطي موضوعات مثل المعالجة الخارجية وإسناد القيمة المفقودة وتحويل المتغير والارتباط.
- القسم 5 - نموذج الانحدار يبدأ هذا القسم بالانحدار الخطي البسيط و ثم يغطي الانحدار الخطي المتعدد. لقد قمنا بتغطية النظرية الأساسية وراء كل مفهوم دون التعمق في الرياضيات حتى يتسنى لك فهم مصدر المفهوم ومدى أهميته. ولكن حتى لو لم تفهمها، فلا بأس طالما أنك تتعلم كيفية تشغيل وتفسير النتيجة كما تم تدريسها في المحاضرات العملية. وننظر أيضًا في كيفية قياس دقة النماذج، ما معنى إحصائية F وكيف يتم تفسير المتغيرات الفئوية في مجموعة بيانات المتغيرات المستقلة في النتائج، وما هي الاختلافات الأخرى في طريقة المربعات الصغرى العادية وكيف نفسر النتيجة أخيرًا لمعرفة الإجابة على مشكلة العمل.
تابع وانقر على زر التسجيل، وسأراكم في الدرس الأول!
CheersStart-Tech Academy
------------ 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 يعتمد على فكرة أن الأنظمة يمكنها التعلم من البيانات وتحديد الأنماط واتخاذ القرارات بأقل قدر من التدخل البشري. ما هي تقنية الانحدار الخطي للتعلم الآلي؟ الانحدار الخطي هو نموذج بسيط للتعلم الآلي لمشكلات الانحدار، أي عندما يكون المتغير المستهدف قيمة حقيقية. الانحدار الخطي هو نموذج خطي، على سبيل المثال. نموذج يفترض وجود علاقة خطية بين متغيرات الإدخال (x) ومتغير الإخراج الفردي (y). وبشكل أكثر تحديدًا، يمكن حساب y من مجموعة خطية من متغيرات الإدخال (x). عندما يكون هناك متغير إدخال واحد (x)، يشار إلى الطريقة باسم الانحدار الخطي البسيط. عندما يكون هناك متغيرات إدخال متعددة، فإن الطريقة يُعرف باسم الانحدار الخطي المتعدد. لماذا نتعلم تقنية الانحدار الخطي للتعلم الآلي؟ هناك أربعة أسباب لتعلم تقنية الانحدار الخطي للتعلم الآلي:1. الانحدار الخطي هو أسلوب التعلم الآلي الأكثر شيوعًا2. يتمتع الانحدار الخطي بدقة تنبؤ جيدة إلى حد ما3. الانحدار الخطي سهل التنفيذ وسهل التفسير4. يمنحك قاعدة ثابتة لبدء تعلم التقنيات المتقدمة الأخرى للتعلم الآلي. ما هو مقدار الوقت الذي يستغرقه تعلم تقنية الانحدار الخطي للتعلم الآلي؟ الانحدار الخطي سهل ولكن لا يمكن لأحد تحديد الوقت الذي يستغرقه التعلم. يعتمد الأمر عليك تمامًا. الطريقة التي اعتمدناها لمساعدتك على تعلم الانحدار الخطي تبدأ من الأساسيات وتنقلك إلى المستوى المتقدم في غضون ساعات. يمكنك اتباع نفس الشيء، لكن تذكر أنه لا يمكنك تعلم أي شيء دون الممارسة. الممارسة هي الطريقة الوحيدة لتذكر ما تعلمته. لذلك، قدمنا لك أيضًا مجموعة بيانات أخرى للعمل عليها كمشروع منفصل للانحدار الخطي. لماذا تستخدم بايثون لتعلم الآلة للبيانات؟ يعد فهم بايثون أحد المهارات القيمة اللازمة للعمل في مجال التعلم الآلي. لم تكن بايثون دائمًا 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. (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)
0 تعليقات
تسجيل دخول