[100% Off] Machine Learning & Deep Learning in Python & R 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 للتعلم الآلي والتعلم العميق يمكنها مساعدتك في إطلاق مهنة مزدهرة في مجال علوم البيانات والتعلم الآلي، أليس كذلك؟ لقد وجدت الدورة التدريبية المناسبة للتعلم الآلي! بعد إكمال هذه الدورة، ستكون قادر على: · بناء نماذج تنبؤية للتعلم الآلي والتعلم العميق بثقة لحل مشاكل العمل وإنشاء استراتيجية عمل · الإجابة على أسئلة المقابلة المتعلقة بالتعلم الآلي · المشاركة والأداء في مسابقات تحليلات البيانات عبر الإنترنت مثل مسابقات Kaggle تحقق من جدول المحتويات أدناه لمعرفة ما جميع نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق التي ستتعلمها. 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 الطالب الذي يريد تعلم وتطبيق التعلم الآلي في مشاكل العالم الحقيقي للأعمال، ستمنحك هذه الدورة قاعدة صلبة لذلك من خلال تعليمك التقنيات الأكثر شيوعًا للتعلم الآلي. لماذا يجب عليك اختيار هذه الدورة؟ تغطي هذه الدورة جميع الخطوات يجب على المرء أن يأخذ ذلك أثناء حل مشكلة العمل من خلال الانحدار الخطي. 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 وإجراء بعض 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 600000 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 التدريب 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 بشكل عملي. جدول المحتويات

• القسم 1 - Python basic هذا القسم يساعدك على البدء باستخدام Python. سيساعدك هذا القسم في إعداد بيئة python وJupyter على نظامك وسيعلمك كيفية تنفيذ بعض العمليات الأساسية في بايثون. سوف نفهم أهمية المكتبات المختلفة مثل Numpy وPandas وSeaborn.
• القسم 2 - R الأساسية سيساعدك هذا القسم في إعداد استوديو R وR على نظامك وسيعلمك كيفية القيام بذلك. إجراء بعض العمليات الأساسية في R.
• القسم الثالث - 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 مركز مثل المتوسط ​​والوضع وأخيرًا مقاييس التشتت مثل النطاق والانحراف المعياري
• القسم 4 - 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 5 - المعالجة المسبقة للبيانات في هذا القسم، ستتعرف على الإجراءات التي يتعين عليك اتخاذها خطوة بخطوة للحصول على البيانات ومن ثم تحضيرها للتحليل وهذه الخطوات مهمة جداً. نبدأ بفهم أهمية المعرفة التجارية ثم سنرى كيفية القيام باستكشاف البيانات. نتعلم كيفية إجراء تحليل أحادي المتغير وتحليل ثنائي المتغير، ثم نغطي موضوعات مثل المعالجة الخارجية، واحتساب القيمة المفقودة، وتحويل المتغيرات والارتباط.
• القسم 6 - نموذج الانحدار يبدأ هذا القسم بالانحدار الخطي البسيط ثم يغطي الانحدار الخطي المتعدد. لقد قمنا بتغطية النظرية الأساسية وراء كل مفهوم دون المبالغة 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 في النهاية لمعرفة الإجابة على مشكلة العمل.
• القسم 7 - نماذج التصنيف يبدأ هذا القسم بالانحدار اللوجستي ثم يغطي التحليل التمييزي الخطي وأقرب جيران K. لقد قمنا بتغطية النظرية الأساسية وراء كل مفهوم دون التعمق في الرياضيات حوله حتى تتمكن من فهم مصدر المفهوم وكيف هو مهم. 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.
• القسم 8 - أشجار القرار في هذا القسم، سنبدأ بـ النظرية الأساسية لشجرة القرار، ثم سنقوم بإنشاء ورسم شجرة قرارات انحدار بسيطة. ثم سنقوم بتوسيع معرفتنا بشجرة قرارات الانحدار لتشمل أشجار التصنيف، وسنتعلم أيضًا كيفية إنشاء شجرة تصنيف في Python وR
• القسم 9 - تقنية المجموعة
  في هذا القسم، سنبدأ مناقشتنا حول تقنيات المجموعة المتقدمة لأشجار القرار. تُستخدم تقنيات المجموعات لتحسين استقرار ودقة خوارزميات التعلم الآلي. سنناقش Random Forest، وBaging، وGradient Boosting، وAdaBoost، وXGBoost.
• القسم 10 - أجهزة المتجهات الداعمة
  تعد أجهزة SVM نماذج فريدة ومتميزة من حيث مفهومها. في هذا القسم، سنناقش حول مصنفات المتجهات الداعمة وأجهزة المتجهات الداعمة.
• القسم 11 - مفاهيم ANN النظرية سيمنحك هذا الجزء فهمًا قويًا للمفاهيم المرتبطة بالشبكات العصبية. ستتعرف في هذا القسم على الخلايا المنفردة أو الإدراك الحسي وكيفية تكديس الإدراك الحسي لإنشاء بنية الشبكة. بمجرد تعيين البنية، نفهم خوارزمية Gradient Descent للعثور على الحد الأدنى للوظيفة ومعرفة كيفية استخدامه لتحسين نموذج شبكتنا.
• القسم 12 - إنشاء نموذج ANN في Python و Rفي هذا الجزء سوف تتعلم كيفية إنشاء نماذج ANN في Python و R. سنبدأ هذا القسم بإنشاء نموذج ANN باستخدام Sequential API لحل مشكلة التصنيف . نتعلم كيفية تحديد بنية الشبكة وتكوين النموذج وتدريب النموذج. ثم نقوم بتقييم أداء نموذجنا المدرب واستخدامه للتنبؤ بالبيانات الجديدة. وأخيرًا نتعلم كيفية حفظ النماذج واستعادتها. ونفهم أيضًا أهمية المكتبات مثل Keras وTensorFlow في هذا الجزء.
• القسم 13 - المفاهيم النظرية لـ CNN في هذا الجزء ستتعرف على الطبقات التلافيفية والتجميعية التي هي اللبنات الأساسية لنماذج CNN. في هذا القسم، سنبدأ بالنظرية الأساسية للطبقة التلافيفية والخطوة والمرشحات وخرائط الميزات. نوضح أيضًا كيفية اختلاف الصور ذات التدرج الرمادي عن الصور الملونة. أخيرًا نناقش طبقة التجميع التي تحقق الكفاءة الحسابية في نموذجنا.
• القسم 14 - إنشاء نموذج CNN في Python وR
  في هذا الجزء سوف تتعلم كيفية إنشاء نماذج CNN في Python وR.We سوف يأخذ نفس المشكلة المتمثلة في التعرف على عناصر الموضة وتطبيق نموذج CNN عليها. سنقارن أداء نموذج CNN الخاص بنا مع نموذج ANN الخاص بنا ونلاحظ أن الدقة تزيد بنسبة 9-10% عندما نستخدم CNN. ومع ذلك، هذه ليست نهاية الأمر. يمكننا تحسين الدقة بشكل أكبر باستخدام تقنيات معينة نستكشفها في الجزء التالي.
• القسم 15 - مشروع التعرف الشامل على الصور في Python وR
  في هذا القسم نقوم ببناء صورة كاملة مشروع التعرف على الصور الملونة. لقد شاركنا في مسابقة Kaggle للتعرف على الصور وقمنا ببناء نموذج CNN لحلها. باستخدام نموذج بسيط، نحقق دقة تصل إلى 70% تقريبًا في مجموعة الاختبار. ثم نتعلم مفاهيم مثل تعزيز البيانات ونقل التعلم والتي تساعدنا على تحسين مستوى الدقة من 70% إلى ما يقرب من 97% (مثل الفائزين في تلك المسابقة).
• القسم 16 - المعالجة المسبقة لبيانات السلاسل الزمنية في هذا القسم، ستتعلم كيفية تصور السلاسل الزمنية، وإجراء هندسة الميزات، وإعادة أخذ عينات من البيانات، والعديد من الأدوات الأخرى لتحليل البيانات وإعدادها للنماذج
• القسم 17 - التنبؤ بالسلاسل الزمنيةفي هذا القسم ستتعلم نماذج السلاسل الزمنية الشائعة مثل الانحدار التلقائي (AR)، والمتوسط ​​المتحرك (MA)، وARMA، وARIMA، وSARIMA، وSARIMAX.

بحلول نهاية هذه الدورة، سترتفع ثقتك في إنشاء نموذج التعلم الآلي أو التعلم العميق في Python وR. سيكون لديك فهم شامل لكيفية استخدام نماذج ML/DL لإنشاء نماذج تنبؤية وحل مشكلات الأعمال في العالم الحقيقي.
توجد أدناه قائمة بالأسئلة الشائعة الشائعة للطلاب الذين يرغبون في بدء رحلة التعلم الآلي الخاصة بهم - ما هي الآلة؟ التعلم؟ التعلم الآلي هو أحد مجالات علوم الكمبيوتر الذي يمنح الكمبيوتر القدرة على التعلم دون أن تتم برمجته بشكل صريح. إنه فرع من الذكاء الاصطناعي يعتمد على فكرة أن الأنظمة يمكن أن تتعلم من البيانات، وتحدد الأنماط، وتتخذ القرارات بأقل قدر من التدخل البشري. لماذا تستخدم 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. لماذا تستخدم لغة R للتعلم الآلي؟ يعد فهم لغة R أحد المهارات القيمة اللازمة للعمل في مجال الآلة. تعلُّم. 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)