Databricks Machine Learning Associate — 1500 Exam Questions

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 :

Databricks Machine Learning Associate - تم تصميم 1500 سؤال اختبار لبناء أساس عملي مدرك للإنتاج في سير عمل التعلم الآلي أثناء تنفيذها في بيئات Databricks. لا يتم بناء هذه الدورة حول نظرية غامضة أو أمثلة أكاديمية مجردة. بدلاً من ذلك، تم تصميمه لتطوير تفكير واضح في تعلم الآلة الذي يربط بين إعداد البيانات والتدريب النموذجي والتقييم وانضباط سير العمل في مجموعة مهارات واحدة متماسكة. تحتوي الدورة على 1500 سؤال، مقسمة إلى ستة أقسام من 250 سؤالًا. يمثل كل قسم مرحلة حرجة في دورة حياة التعلم الآلي، مع التركيز على بناء حكم موثوق وعادات سير العمل المتسقة. الهدف هو مساعدتك على التفكير كمحترف يجب عليه اتخاذ قرارات تعلم الآلة في ظل قيود حقيقية، وشرح تلك القرارات، وتكرار العملية بشكل موثوق. تبدأ بأساسيات تعلم الآلة، وإعداد المشكلات، والتفكير الأساسي، حيث تتعلم كيفية تأطير عمل التعلم الآلي بشكل صحيح. تفشل العديد من مشاريع تعلم الآلة حتى قبل أن تبدأ عملية النمذجة لأن المشكلة غير واضحة، أو أن المتغير المستهدف غير مستقر، أو أن مقياس النجاح تم اختياره بشكل سيئ. يدربك هذا القسم على تحديد مهام ML بوضوح، والتمييز بين أهداف التصنيف والانحدار، وإنشاء خطوط أساسية توفر نقطة مرجعية ذات معنى. تتدرب على تحديد ما يعنيه الأداء "الجيد" في السياق، وتتعلم كيفية التعرف على الحالات التي لا ينتج فيها التعقيد الإضافي قيمة حقيقية. يركز القسم الثاني، إعداد الميزات وجودة البيانات ومنطق التحويل العملي، على تحويل البيانات الأولية إلى إشارات جاهزة للنموذج. لا يمكن للنموذج إصلاح المدخلات غير الموثوقة. في هذا القسم، يمكنك العمل من خلال قرارات تحضيرية حقيقية مثل التعامل مع القيم المفقودة، وإزالة التناقضات، وترميز الفئات، وتغيير حجم الحقول الرقمية، والتأكد من تطبيق التحويلات بشكل متسق. ستتعلم أيضًا كيف يمكن أن يؤدي إعداد الميزات إلى حدوث تسرب عن طريق الخطأ عندما يتم السماح بمعلومات من المستقبل في التدريب. ينصب التركيز على بناء ميزات مستقرة وقابلة للتكرار تتصرف بنفس الطريقة كلما تم تشغيل المسار. في نموذج أساسيات التدريب وسلوك التعلم والمزالق الشائعة، يمكنك تطوير فهم قوي لنتائج التدريب. يغطي هذا القسم ما يفعله التدريب فعليًا، وكيف تستجيب النماذج للبيانات، ولماذا يتغير الأداء بين التدريب والتحقق من الصحة. أنت تستكشف المشكلات الشائعة مثل عدم التجهيز، والتجهيز الزائد، والنتائج غير المستقرة، والنماذج المعقدة للغاية التي تبدو قوية في بيانات التدريب ولكنها تفشل في الممارسة العملية. الغرض ليس حفظ الخوارزميات، ولكن فهم سلوك التدريب وبناء القدرة على تشخيص المشكلات بناءً على الأدلة. القسم الرابع، طرق التقييم وانضباط المقاييس وتفسير النتائج، يبني عقلية التقييم المطلوبة لعمل تعلم الآلة الجدير بالثقة. ستتعلم كيفية تحديد المقاييس التي تناسب نوع العمل والنموذج، وكيفية تفسير توزيعات الأخطاء، وكيفية تجنب الثقة الزائفة التي يقودها مقياس واحد. أنت تعمل من خلال منطق مصفوفة الارتباك والدقة ومقايضات الاستدعاء، وكيف تغير القرارات الحدية النتائج. ويؤكد هذا القسم على أن التقييم ليس إجراءً شكليًا؛ إنها نقطة التحقق التي تحدد ما إذا كان يمكن استخدام النموذج بشكل مسؤول. بعد ذلك، يركز سير عمل الكمبيوتر المحمول وإمكانية الاستنساخ والتنفيذ التعاوني لتعلم الآلة على الواقع العملي المتمثل في أن معظم أعمال تعلم الآلة مبنية في دفاتر الملاحظات، غالبًا عبر الفرق. ستتعلم كيفية تنظيم دفاتر الملاحظات بحيث يمكن إعادة إنتاج النتائج ومراجعتها والوثوق بها. أنت تتدرب على تصميم مسارات عمل قابلة للقراءة ومحددة المعالم ومستقرة بمرور الوقت. يساعدك هذا القسم على تجنب أوضاع فشل دفتر الملاحظات النموذجية حيث تصبح التجارب غير قابلة للتتبع، والتغييرات غير موثقة، ولا يمكن تكرار سير العمل بشكل متسق. وأخيرًا، تعمل مسارات تعلم الآلة والعمليات التشغيلية ودورة الحياة الشاملة على ربط كل شيء في عرض دورة حياة كامل. أنت تعمل من خلال كيفية تدفق البيانات إلى التدريب، وكيف يتناسب التقييم مع قرارات الترقية، وكيف يحافظ تسلسل التدفق على تكرار العملية. تقوم بفحص الوعي الأساسي بالأتمتة والمراقبة حتى تفهم التغييرات بمجرد أن ينتقل تعلم الآلة إلى ما هو أبعد من جهاز الكمبيوتر المحمول ويصبح جزءًا من عملية قابلة للتكرار. يجعل هذا القسم تفكيرك في تعلم الآلة "شاملاً" بدلاً من أن يكون معزولاً. من خلال إكمال الأقسام الستة، يمكنك بناء الثقة عبر سير عمل تعلم الآلة الكامل على مستوى المنتسبين: بدءًا من إعداد المشكلة، إلى إعداد الميزات، إلى التدريب والتقييم، إلى تنفيذ دفتر الملاحظات المنضبط وعمليات تعلم الآلة القابلة للتكرار. تم تصميم هذه الدورة لتعزيز الوضوح والاتساق واتخاذ القرارات العملية في مجال تعلم الآلة في البيئات المتوافقة مع Databricks.

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)