[100% Off] Logistic Regression 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 لنمذجة التصنيف تعلمك كل ما تحتاجه لإنشاء نموذج تصنيف في بايثون، أليس كذلك؟ لقد وجدت الدورة التدريبية المناسبة لنمذجة التصنيف! وبعد إكمال هذه الدورة ستتمكن من:

تحديد مشكلة العمل التي يمكن حلها باستخدام تقنيات نمذجة التصنيف للتعلم الآلي.
• إنشاء نموذج نمذجة تصنيف مختلف في Python ومقارنة أدائها.
• الممارسة والمناقشة والفهم بثقة مفاهيم التعلم الآلي

كيف ستساعدك هذه الدورة؟ يتم تقديم شهادة إتمام يمكن التحقق منها لجميع الطلاب الذين يلتحقون بهذه الدورة التدريبية لأساسيات التعلم الآلي. إذا كنت مدير أعمال أو مسؤولًا تنفيذيًا، أو طالبًا يريد تعلم وتطبيق التعلم الآلي في مشاكل العالم الحقيقي للأعمال، ستمنحك هذه الدورة قاعدة صلبة لذلك من خلال تعليمك تقنيات التصنيف الأكثر شيوعًا للتعلم الآلي، مثل الانحدار اللوجستي والتحليل التمييزي الخطي وKNNلماذا يجب عليك اختيار هذا الدورة؟ تغطي هذه الدورة جميع الخطوات التي يجب على المرء اتخاذها أثناء حل مشكلة العمل باستخدام تقنيات التصنيف. تركز معظم الدورات فقط على تعليم كيفية إجراء التحليل ولكننا نعتقد أن ما يحدث قبل وبعد تشغيل التحليل هو أكثر أهمية، أي قبل التشغيل من المهم جدًا أن يكون 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 وبوخراج. 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 الانحدار الخطي، وهو نموذج التعلم الآلي الأكثر شيوعًا، لحل مشكلات العمل. وفيما يلي محتويات الدورة التدريبية حول الانحدار الخطي:

• 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 تعلم الآلة، وليس فقط النماذج الخطية، أي نموذج تعلم آلي.
• القسم 4 - المعالجة المسبقة للبيانات في هذا القسم، ستتعرف على الإجراءات التي تحتاج إلى اتخاذ خطوة بها خطوة 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.
• القسم 5 - نماذج التصنيف يبدأ هذا القسم بالانحدار اللوجستي ثم يغطي التحليل التمييزي الخطي و K-أقرب الجيران. لقد قمنا بتغطية النظرية الأساسية وراء كل مفهوم دون التعمق في الرياضيات حولها حتى يتسنى لك فهم مصدر المفهوم ومدى أهميته. ولكن حتى لو لم تفهم ذلك، فلا بأس طالما أنك تتعلم كيفية تشغيل وتفسير النتيجة كما تم تدريسها في المحاضرات العملية. كما ننظر أيضًا في كيفية قياس أداء النماذج باستخدام مصفوفة الارتباك، وكيفية تحديد المتغيرات الفئوية في يتم تفسير مجموعة بيانات المتغيرات المستقلة في النتائج، وتقسيم مجموعة الاختبار وكيف نفسر النتيجة أخيرًا لمعرفة الإجابة على مشكلة العمل.

بنهاية هذه الدورة، ستزداد ثقتك في إنشاء سوف يرتفع نموذج التصنيف في بايثون. سيكون لديك فهم شامل لكيفية استخدام نمذجة التصنيف لإنشاء نماذج تنبؤية وحل مشكلات 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 يقوم على فكرة أن الأنظمة يمكنها التعلم من البيانات وتحديد الأنماط واتخاذ القرارات بأقل قدر من التدخل البشري. ما هي جميع تقنيات التصنيف التي يتم تدريسها في هذه الدورة؟ في هذه الدورة نتعلم كلا من التصنيف البارامترى وغير البارامترى التقنيات. سيكون التركيز الأساسي على التقنيات الثلاثة التالية:

الانحدار اللوجستي

التحليل التمييزي الخطي

K - أقرب الجيران (KNN)

كم من الوقت يستغرق لتعلم تقنيات التصنيف للتعلم الآلي؟ التصنيف سهل ولكن لا يمكن لأحد تحديد الوقت الذي يستغرقه التعلم. يعتمد الأمر عليك تمامًا. الطريقة التي اعتمدناها لمساعدتك على تعلم التصنيف تبدأ من الأساسيات وتنقلك إلى المستوى المتقدم خلال 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 تصنيف منفصل. ما هي الخطوات التي يجب أن أتبعها حتى أتمكن من بناء نموذج التعلم الآلي؟ يمكنك تقسيم عملية التعلم الخاصة بك إلى 3 أجزاء: الإحصائيات و الاحتمالية - 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 فيديو حول كيفية تنفيذ كل مفهوم يتم تدريسه في المحاضرة النظرية في بايثونفهم النماذج - يغطي القسم الخامس والسادس نماذج التصنيف ومع كل محاضرة نظرية تأتي محاضرة عملية مقابلة حيث نقوم بالفعل بتشغيل كل استعلام معك.لماذا نستخدم بايثون للتعلم الآلي؟ إن فهم بايثون هو أحد المهارات القيمة اللازمة للعمل 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)