[100% Off] ML for Business Managers: Build Regression model 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 الانحدار الخطي الكاملة التي تعلمك كل ما تحتاجه لإنشاء نموذج الانحدار الخطي في R، أليس كذلك؟ لقد وجدت دورة الانحدار الخطي المناسبة! بعد إكمال هذه الدورة، ستتمكن من: · تحديد مشكلة عمل يمكن حلها باستخدام تقنية الانحدار الخطي للتعلم الآلي. · إنشاء نموذج انحدار خطي في R وتحليل نتائجه. · ممارسة ومناقشة وفهم مفاهيم التعلم الآلي بثقة. يتم تقديم شهادة إتمام يمكن التحقق منها لجميع الطلاب الذين يستخدمون هذه الآلة دورة أساسيات التعلم. كيف ستساعدك هذه الدورة؟ إذا كنت مدير أعمال أو مديرًا تنفيذيًا، أو طالبًا يرغب في تعلم وتطبيق التعلم الآلي في مشاكل الأعمال الواقعية، فإن هذه الدورة ستمنحك قاعدة صلبة لذلك من خلال تعليمك الأسلوب الأكثر شيوعًا للتعلم الآلي، وهو الانحدار الخطي، لماذا يجب عليك اختيار هذه الدورة؟ تغطي هذه الدورة جميع الخطوات التي يجب على المرء اتخاذها أثناء حل مشكلة العمل من خلال الانحدار الخطي. تركز معظم الدورات 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 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 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 هذا المقرر 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 المتوسط 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 ثم إعدادها تعتبر هذه الخطوات مهمة جدًا للتحليل. نبدأ بفهم أهمية المعرفة التجارية ثم سنرى كيفية القيام باستكشاف البيانات. نحن نتعلم كيفية القيام بالتحليل 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 ثم يغطي الانحدار الخطي المتعدد. لقد قمنا 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 يتم تدريسها في المحاضرات العملية. نحن ننظر أيضًا إلى كيفية قياس دقة النماذج، وما 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. بحلول نهاية هذه الدورة، سترتفع ثقتك في إنشاء نموذج انحدار في لغة R. سيكون لديك فهم شامل لكيفية استخدام نمذجة الانحدار 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 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. ما هي الخطوات التي يجب أن أتبعها لأتمكن من بناء نموذج التعلم الآلي؟ يمكنك تقسيم عملية التعلم الخاصة بك إلى 4 أجزاء: الإحصائيات والاحتمالية - 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. سيساعدك القسم الثالث في إعداد بيئة R ويعلمك بعض العمليات الأساسية. يوجد في الأقسام اللاحقة مقطع فيديو حول كيفية تنفيذ كل مفهوم يتم تدريسه في المحاضرة النظرية في فهم نمذجة الانحدار الخطي - يمنحك الحصول على معرفة جيدة بالانحدار الخطي فهمًا قويًا لكيفية عمل التعلم الآلي. على الرغم من أن الانحدار الخطي هو أبسط تقنيات التعلم الآلي، إلا أنه لا يزال الأكثر شيوعًا مع قدرة جيدة على التنبؤ. يغطي القسم الخامس والسادس موضوع الانحدار الخطي من البداية إلى النهاية ومع كل محاضرة نظرية تأتي محاضرة عملية مقابلة في R حيث نقوم بالفعل بتشغيل كل استعلام معك. لماذا نستخدم R للبيانات التعلم الآلي؟ يعد فهم R أحد المهارات القيمة مطلوب 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 الكوبون، 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)