منذ 3 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 :
مرحبًا بك في بيئة التدريب النهائية لإتقان خوارزميات وتقنيات علوم البيانات. تم تصميم هذه الدورة بدقة لمعايير 2026، مما يضمن أنك مستعد لأحدث التحولات في الصناعة والتوقعات الفنية. لماذا يختار المتعلمون الجادون هذه الاختبارات التدريبية في مجال علوم البيانات سريع التطور، فإن المعرفة النظرية ليست كافية. يختار المتعلمون الجادون هذه الاختبارات لأنها تسد الفجوة بين "معرفة" الخوارزمية و"تطبيقها" تحت الضغط. تم تصميم أسئلتنا لمحاكاة المقابلات الفنية وبيئات الشهادات في العالم الحقيقي، مع التركيز على الفروق الدقيقة والتحسين والمنطق بدلاً من الحفظ البسيط عن ظهر قلب. هيكل الدورة ينقسم المنهج إلى ستة مستويات إستراتيجية لضمان منحنى التعلم التدريجي:- الأساسيات / الأسس يغطي هذا القسم المتطلبات الرياضية والإحصائية الأساسية. توقع طرح أسئلة حول الجبر الخطي والتوزيعات الاحتمالية والإحصاء الوصفي الأساسي الذي يشكل حجر الأساس لجميع نماذج البيانات.
- المفاهيم الأساسية هنا، نركز على خوارزميات "الخبز والزبدة". سيتم اختبارك على الانحدار الخطي، والانحدار اللوجستي، وأقرب الجيران، مع التركيز على وظائف الخسارة وضبط المعلمات.
- المفاهيم المتوسطة يقدم هذا المستوى التعقيد من خلال النماذج المستندة إلى الشجرة وطرق المجموعة. نحن نتعمق في الغابات العشوائية وتعزيز التدرج وآليات مقايضات التحيز والتباين.
- المفاهيم المتقدمة بالنسبة لأولئك الذين يتطلعون إلى تجاوز الحدود، يستكشف هذا القسم بنيات الشبكة العصبية وتقليل الأبعاد (PCA / t-SNE) وتقنيات التعلم غير الخاضعة للرقابة مثل التجميع واكتشاف الشذوذ.
- سيناريوهات العالم الحقيقي نادرًا ما تكون البيانات نظيفة. تضعك هذه الأسئلة في مكانة أحد كبار علماء البيانات الذي يتعامل مع مجموعات البيانات غير المتوازنة، والتحديات الهندسية المميزة، وأخلاقيات نشر النماذج.
- المراجعة المختلطة / الاختبار النهائي التحدي النهائي. مجموعة عشوائية من الأسئلة عبر جميع مستويات الصعوبة لاختبار مدى استبقائك وسرعتك في ظل قيود الوقت.
- الخيار 1: يصف هذا هدف آلة ناقل الدعم (SVM)، وليس تعزيز التدرج.
- الخيار 2: هذه إحدى سمات الغابات العشوائية، حيث يتم بناء الأشجار بشكل مستقل.
- الخيار 3: يصف هذا التعبئة (المستخدمة في الغابة العشوائية)، والتي تهدف إلى تقليل التباين، في حين أن التعزيز يهدف في المقام الأول إلى تقليل التحيز.
- الخيار 5: في حين أن بعض الخوارزميات مثل Lasso تقوم باختيار الميزات، إلا أنه ليس الدور التكراري الأساسي للمتعلمين في تسلسل التعزيز.
- الخيار 1: الدقة متحيزة بشدة تجاه فئة الأغلبية في السيناريوهات غير المتوازنة.
- الخيار 3: متوسط الخطأ التربيعي هو مقياس انحدار وغير مناسب لمهام التصنيف .
- الخيار 4: يتم استخدام R-Squared لقياس مدى جودة الملاءمة في نماذج الانحدار.
- الخيار 5: L1 Norm (Lasso) هو أسلوب تنظيم يستخدم أثناء التدريب، وليس مقياس تقييم للتصنيف غير المتوازن.
- يمكنك أعد إجراء الاختبارات عدة مرات كما تريد
- هذا بنك أسئلة أصلي ضخم
- يمكنك الحصول على الدعم من المدرسين إذا كانت لديك أسئلة
- يحتوي كل سؤال على شرح مفصل
- متوافق مع الهاتف المحمول مع تطبيق Udemy
- ضمان استرداد 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
