[100% Off] Logistic Regression in R Studio 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 R، أليس كذلك؟ لقد وجدت الدورة التدريبية المناسبة لنمذجة التصنيف والتي تغطي الانحدار اللوجستي وLDA وkNN في R studio! بعد إكمال هذه الدورة ، ستكون قادرًا على: · تحديد مشكلة العمل التي يمكن حلها باستخدام تقنيات نمذجة التصنيف للتعلم الآلي. · إنشاء نموذج نمذجة تصنيف مختلف في R ومقارنة أدائها. · ممارسة مفاهيم التعلم الآلي ومناقشتها وفهمها بثقة
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 يرغب في تعلم وتطبيق التعلم الآلي في مشاكل العالم الحقيقي الأعمال، 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 هذه الدورة؟ تغطي هذه الدورة جميع الخطوات التي يجب على المرء خذها أثناء حل مشكلة عمل باستخدام تقنيات التصنيف. تركز معظم الدورات التدريبية فقط على تعليم كيفية إجراء التحليل ولكننا نعتقد أن ما يحدث قبل وبعد تشغيل التحليل هو أكثر أهمية، أي قبل تشغيل التحليل، من المهم جدًا أن يكون لديك البيانات الصحيحة والقيام ببعض المعالجة المسبقة عليه. 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 كانت لديك أي أسئلة حول محتوى الدورة التدريبية أو ورقة التدريب أو أي شيء متعلق بأي موضوع، يمكنك دائمًا نشر سؤال في الدورة التدريبية أو إرسال رسالة مباشرة إلينا. قم بتنزيل ملفات التدريبات وإجراء الاختبارات وإكمال الواجبات مع كل محاضرة، هناك ملاحظات الصف المرفقة بالنسبة لك لمتابعة على طول. يمكنك أيضًا إجراء اختبارات للتحقق من فهمك للمفاهيم. يحتوي كل قسم على تدريب عملي لك لتنفيذ ما تعلمته عمليًا. ما الذي تتناوله هذه الدورة التدريبية؟ تعلمك هذه الدورة التدريبية جميع خطوات إنشاء نموذج الانحدار الخطي، وهو نموذج التعلم الآلي الأكثر شيوعًا، لحل مشكلات العمل. أدناه محتويات هذه الدورة عن الانحدار الخطي: · القسم الأول - أساسيات الإحصاء ينقسم هذا القسم إلى خمس محاضرات مختلفة تبدأ من أنواع البيانات ثم أنواع الإحصاء ثم التمثيلات الرسومية لوصف البيانات ثم محاضرة عن مقاييس المركز مثل يعني الوسيط والوضع وأخيرًا مقاييس التشتت مثل النطاق والانحراف المعياري · القسم 2 - R الأساسي سيساعدك هذا القسم في إعداد استوديو R وR على نظامك وسيعلمك كيفية تنفيذ بعض العمليات الأساسية في R. · القسم 3 - مقدمة للتعلم 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. كما يحتوي أيضًا على الخطوات اللازمة لبناء نموذج التعلم الآلي، وليس فقط النماذج الخطية، أي نموذج للتعلم الآلي. · القسم 4 - المعالجة المسبقة للبيانات في هذا القسم، ستتعرف على الإجراءات التي تحتاج إلى اتخاذها خطوة بخطوة للحصول على البيانات و ثم قم بإعداده للتحليل، فهذه الخطوات مهمة جدًا. نبدأ بفهم أهمية المعرفة التجارية ثم سنرى كيفية القيام باستكشاف البيانات. نحن 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 وأقرب جيران K. نحن لقد قمت بتغطية النظرية الأساسية وراء كل مفهوم دون المبالغة في الرياضيات حولها حتى تتمكن من 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. 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. وبحلول نهاية هذه الدورة، سترتفع ثقتك في إنشاء نموذج تصنيف في R . 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 بلغة 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 R للتعلم الآلي؟ يعد فهم R أحد المهارات القيمة اللازمة للعمل في مجال التعلم الآلي. فيما يلي بعض الأسباب التي تجعلك تتعلم التعلم الآلي في R 1. إنها لغة شائعة للتعلم الآلي في شركات التكنولوجيا الكبرى. يقوم جميعهم تقريبًا بتعيين علماء بيانات يستخدمون لغة R. يستخدم Facebook، على سبيل المثال، لغة R لإجراء تحليل سلوكي باستخدام بيانات منشورات المستخدم. تستخدم Google لغة R لتقييم فعالية الإعلان ووضع توقعات اقتصادية. وبالمناسبة، لا يقتصر الأمر على شركات التكنولوجيا فحسب، بل يتم استخدام لغة R في شركات التحليل والاستشارات والبنوك والمؤسسات المالية الأخرى والمؤسسات الأكاديمية ومختبرات الأبحاث، وفي كل مكان تقريبًا تحتاج البيانات إلى التحليل والتصور. 2. يمكن القول إن تعلم أساسيات علم البيانات أسهل في مجال البحث والتطوير. وله ميزة كبيرة: فقد تم تصميمه خصيصًا مع وضع معالجة البيانات وتحليلها في الاعتبار. 3. باقات مذهلة تجعل حياتك أسهل. نظرًا لأن لغة R تم تصميمها مع أخذ التحليل الإحصائي في الاعتبار، فهي تحتوي على نظام بيئي رائع من الحزم والموارد الأخرى التي تعتبر رائعة لعلم البيانات. 4. مجتمع قوي ومتنامي من علماء البيانات والإحصائيين. مع التوسع الكبير في مجال علم البيانات، انفجرت لغة R معها، لتصبح واحدة من أسرع اللغات نموًا في العالم (حسب قياس StackOverflow). وهذا يعني أنه من السهل العثور على إجابات للأسئلة وتوجيهات المجتمع أثناء العمل في المشاريع الموجودة في R. 5. ضع أداة أخرى في مجموعة الأدوات الخاصة بك. لن تكون هناك لغة واحدة هي الأداة المناسبة لكل وظيفة. ستؤدي إضافة R إلى ذخيرتك إلى تسهيل بعض المشاريع - وبالطبع، ستجعلك أيضًا موظفًا أكثر مرونة وقابلية للتسويق عندما تبحث عن وظائف في علم البيانات. ما الفرق بين التنقيب في البيانات والتعلم الآلي و التعلم العميق؟ ببساطة، يستخدم التعلم الآلي واستخراج 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)