منذ 8 ساعات
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 :
يعد Python XGBoost Interview & Certification Prep هو موردك النهائي لإتقان واحدة من أقوى خوارزميات التعلم الآلي في الصناعة من خلال ممارسة صارمة قائمة على السيناريوهات. تذهب هذه الدورة إلى ما هو أبعد من بناء الجملة على المستوى السطحي لتحدي فهمك للتدريب الإضافي، وتوسيع تايلور في الوظائف الموضوعية، وتحسينات "الصلصة السرية" مثل اكتشاف الانقسام المراعي للتناثر والوصول إلى ذاكرة التخزين المؤقت. تم تصميم هذه الاختبارات التدريبية لعلماء البيانات ومهندسي تعلم الآلة الذين يسعون إلى شغل أدوار متوسطة إلى عليا، وتحاكي المقابلات الفنية وبيئات الاعتماد في العالم الحقيقي، مما يضمن إمكانية ضبط المعلمات الفائقة مثل جاما ولامدا بثقة لمنع التجاوز أثناء إدارة عمليات النشر واسعة النطاق على وحدات معالجة الرسومات أو Spark. من خلال العمل من خلال هذه الشروحات التفصيلية، لن تحفظ الإجابات فحسب، بل ستستوعب الآليات الأساسية لتعزيز الشجرة وتفسير أهمية الميزات وأمان النموذج، مما يحولك إلى خبير XGBoost قادر على تقديم حلول التعلم الآلي على مستوى الإنتاج. مجالات الاختبار ونماذج الموضوعات- الأساسات: تعزيز التدرج مقابل AdaBoost، والتدريب الإضافي، والوظائف الموضوعية.
- التحسينات: الانقسامات المراعية للتناثر، الرسم الكمي الموزون وكفاءة الأجهزة.
- المعلمات التشعبية: ضبط معدل التعلم (eta)، والحد الأقصى للعمق، وتنظيم L1/L2.
- معالجة البيانات: DMatrix، وتمثيل القيمة المفقودة، وأهمية الميزة (الكسب/التغطية).
- عمليات MLOs المتقدمة: تدريب GPU، والأنظمة الموزعة (Spark/Ray)، والنموذج الأمان.
- الخيار أ غير صحيح لأن MSE هو مجرد خسارة واحدة محتملة؛ يتضمن XGBoost دائمًا مصطلح تنظيم.
- الخيار B صحيح لأن الدالة الهدف obj=∑L+Ω(f) تستخدم توسيع تايلور من الدرجة الثانية لتقارب أسرع وتتضمن Ω لمعاقبة التعقيد.
- الخيار C غير صحيح لأن XGBoost يستخدم "max_ Deep" و"gamma" للتحكم في النمو أثناء العملية، وليس فقط التقليم اللاحق.
- الخيار D غير صحيح لأن XGBoost عادةً يستخدم الكسب بناءً على التدرجات والهسيات، وليس شوائب Gini القياسية المستخدمة في Random Forests.
- الخيار E غير صحيح لأن السمة المميزة لـ XGBoost هي استخدام كل من مشتقات الدرجة الأولى (التدرجات) والمشتقات من الدرجة الثانية (الهيسيين).
- الخيار F غير صحيح لأن Dropout عبارة عن ميزة معززة DART، وليست الآلية الأساسية لوظيفة الهدف XGBoost القياسية.
- الخيار أ غير صحيح لأن XGBoost يتعامل مع القيم المفقودة داخليًا ولا يتطلب وسيطًا يدويًا التضمين.
- الخيار B غير صحيح لأن تجاهل الصفوف قد يؤدي إلى فقدان كبير للبيانات ونماذج متحيزة.
- الخيار C صحيح لأن الخوارزمية تحاول وضع جميع القيم المفقودة في الفرع الأيسر ثم الفرع الأيمن، واختيار الخيار الذي يزيد الربح إلى الحد الأقصى.
- الخيار D غير صحيح لأن الاتجاه يتم تعلمه بناءً على البيانات، وليس ثابتًا على اليسار.
- الخيار E غير صحيح لأن احتساب KNN هو خطوة معالجة مسبقة منفصلة وليست جزءًا من خوارزمية الانقسام الأساسية XGBoost.
- الخيار F غير صحيح لأن القيم المفقودة لا تزال تحمل معلومات ويتم تضمين تدرجاتها/تدرجاتها في الفرع المختار.
- الخيار أ غير صحيح لأن زيادة العمق وتقليل جاما يجعل النموذج أكثر تعقيدًا، مما يؤدي إلى تفاقم التجاوز.
- الخيار ب صحيح لأن انخفاض إيتا يجعل عملية التعزيز أكثر قوة، وأعلى يمنع min_child_weight إنشاء العقد التي تمثل عينات صغيرة ومحددة للغاية.
- الخيار C غير صحيح لأن زيادة العينة الفرعية تعطي النموذج المزيد من البيانات لكل شجرة، مما قد يزيد من احتمالية ملاءمة الضوضاء.
- الخيار D غير صحيح لأنه بينما تساعد زيادة ألفا، فإن تقليل lambda يزيل القيد، الذي قد لا يحل التجاوز.
- الخيار E غير صحيح لأن هذه الإجراءات تزيد من تعقيد النموذج والارتباط بين الأشجار.
- الخيار F غير صحيح لأنه مبكر يعد التوقف أداة أساسية لمنع التجهيز الزائد عن طريق إيقاف التدريب عند ثبات أداء التحقق من الصحة.
- مرحبًا بك في أفضل اختبارات الممارسات لمساعدتك في الاستعداد لمقابلة Python XGBoost وإعداد الشهادة.
- يمكنك إعادة إجراء الاختبارات عدة مرات كما تريد
- هذا بنك أسئلة أصلي ضخم
- يمكنك الحصول على الدعم من المعلمين إذا كانت لديك أسئلة
- يحتوي كل سؤال على تفاصيل شرح
- متوافق مع الهاتف المحمول مع تطبيق Udemy
- ضمان استعادة الأموال لمدة 30 يومًا إذا لم تكن راضيًا
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
