Decision Trees, Random Forests, AdaBoost & XGBoost in Python

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 :

أنت تبحث عن دورة شجرة قرار كاملة تعلمك كل ما تحتاجه لإنشاء شجرة قرار/ طراز عشوائي للغابات/ XgBoost في Python ، أليس كذلك؟ لقد وجدت أشجار القرار الصحيحة ودورة التقنيات المتقدمة القائمة على الأشجار! بالطبع ستتمكن من:

• تحديد مشكلة العمل التي يمكن حلها باستخدام شجرة القرار/ الغابات العشوائية/ xgboost للتعلم الآلي. مثل الغابات العشوائية ، التعبئة ، adaboost و xgboost
• قم بإنشاء نموذج قائم على شجرة (شجرة القرار ، الغابات العشوائية ، التعبئة ، adaboost و xgboost) في بيثون وتحليل نتيجته. تدرب على مفاهيم التعلم الآلي وفهمها وفهمها

كيف ستساعدك هذه الدورة؟ ، أو الطالب الذي يرغب في التعلم وتطبيق التعلم الآلي في مشاكل العمل في العالم الحقيقي ، ستمنحك هذه الدورة قاعدة قوية لذلك من خلال تعليمك بعض التقنيات المتقدمة للتعلم الآلي ، وهي شجرة القرار ، والغابات العشوائية ، والتعبئة ، adaboost و xgboost. لماذا يجب أن تختار هذه الدورة التدريبية؟ تغطي هذه الدورة جميع الخطوات التي ينبغي للمرء اتخاذها أثناء حل مشكلة العمل من خلال شجرة القرار. تركز الدورات الدراسية فقط على تدريس كيفية إجراء التحليل ولكننا نعتقد أن ما يحدث من قبل و بعد تشغيل التحليل أكثر أهمية ، أي قبل إجراء التحليل ، من المهم للغاية أن يكون لديك البيانات الصحيحة والقيام ببعض المعالجة المسبقة عليها. وبعد إجراء التحليل ، يجب أن تكون قادرًا على الحكم على مدى جودة نموذجك وتفسير النتائج لتكون قادرًا فعليًا على مساعدة عملك. بصفتنا مديرين في شركة الاستشارات العالمية للاستشارات التحليلية ، ساعدنا الشركات في حل مشكلة أعمالها باستخدام تقنيات التعلم الآلي وقد استخدمنا تجربتنا لتضمين الجوانب العملية لتحليل البيانات في هذه الدورة ، نحن أيضًا المبدعون لبعض الدورات على الإنترنت الأكثر شعبية - مع أكثر من 150،000 تسجيل وآلاف من المراجعات من فئة 5 نجوم مثل هذه: هذا جيد للغاية ، أحب حقيقة أن كل التفسير المقدم يمكن فهمه من قبل شخص عادي - Joshuathank لك مؤلف هذه الدورة الرائعة. أنت الأفضل وهذه الدورة تستحق أي سعر. - Daisyour Promiseteaching طلابنا هو وظيفتنا ونحن ملتزمون بها. إذا كان لديك أي أسئلة حول محتوى الدورة التدريبية أو ورقة التدريب أو أي شيء يتعلق بأي موضوع ، فيمكنك دائمًا نشر سؤال في الدورة التدريبية أو إرسال رسالة مباشرة إلينا. قم بتنزيل ملفات الممارسة ، واتخاذ الاختبارات ، وإكمال التعيينات كل محاضرة ، هناك ملاحظات فئة مرفقة لك لمتابعتها. يمكنك أيضًا إجراء اختبارات للتحقق من فهمك للمفاهيم. يحتوي كل قسم على مهمة تدريبية لتنفيذ تعليمك عملياً. ما الذي يتم تغطيته في هذه الدورة؟ تعلمك هذه الدورة جميع خطوات إنشاء نموذج يعتمد على شجرة القرار ، والذي يعد من أكثر طرازات التعلم الآلي شعبية ، لحل مشكلات العمل. Bebelow هي محتويات هذه الدورة التدريبية على الانحدار الخطي:

• 1 - مقدمة للتعلم الآلي 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 أنه يحتوي على خطوات متورطة في إنشاء نموذج للتعلم الآلي ، وليس فقط النماذج الخطية ، أي نموذج تعلم آلي.
• القسم 2 - Python Basic Thits. وبيئة Jupyter على نظامك وستعلمك كيفية أداء بعض العمليات الأساسية في Python. سوف نفهم أهمية المكتبات المختلفة مثل Numpy و Pandas & SeaBorn.
• القسم 3 - معالجة مسبق وأشجار القرار البسيطة هذا القسم سوف تتعلم الإجراءات التي تحتاج إلى اتخاذها لإعدادها للتحليل ، هذه الخطوات مهمة للغاية لإنشاء معنى. في هذا القسم ، سنبدأ بالنظرية الأساسية لشجرة القرار ثم نغطي مواضيع معالجة البيانات المسبقة مثل التضمين القيمة المفقودة والتحول المتغير وتقسيم التدريب. في النهاية ، سننشئ ورسم شجرة قرار الانحدار البسيطة.
• القسم 4 - قسم تصنيف بسيط ، سنوسع معرفتنا بشجرة قرار الانحدار إلى أشجار التصنيف ، وسنتعلم أيضًا كيفية إنشاء تصنيف Tree in Python
• القسم 5 و 6 و 7 - تقنية الفرقة
  في هذا القسم ، سنبدأ مناقشتنا حول تقنيات المجموعة المتقدمة لأشجار القرار. تُستخدم تقنيات المجموعات لتحسين استقرار ودقة خوارزميات التعلم الآلي. في هذه الدورة ، سنناقش الغابات العشوائية ، والبوجيند ، وتعزيز التدرج ، و adaboost و xgboost.

بحلول نهاية هذه الدورة ، سترتفع ثقتك في إنشاء نموذج شجرة القرار في بيثون. سيكون لديك فهم شامل لكيفية استخدام نمذجة شجرة القرار لإنشاء نماذج تنبؤية وحل مشاكل العمل.
المضي قدمًا وانقر فوق زر التسجيل ، وسأراك في الدرس 1! الأكاديمية
------------ أدناه قائمة بالأسئلة الشائعة الشهيرة للطلاب الذين يرغبون في بدء رحلة التعلم الآلي-ما هو التعلم الآلي؟ التعلم الآلي هو مجال علوم الكمبيوتر الذي يعطي الكمبيوتر القدرة على التعلم دون أن تكون مبرمجة بشكل صريح. إنه فرع من الذكاء الاصطناعي يعتمد على فكرة أن الأنظمة يمكن أن تتعلم من البيانات وتحديد الأنماط واتخاذ القرارات بأقل قدر من التدخل البشري. ما هي الخطوات التي يجب أن أتابعها لتكون قادرًا على بناء نموذج للتعلم الآلي؟ يمكنك تقسيم التعلم الخاص بك المعالجة إلى 4 أجزاء: الإحصاءات والاحتمالية - تتطلب تنفيذ تقنيات التعلم الآلي المعرفة الأساسية بالإحصائيات ومفاهيم الاحتمالات. يغطي القسم الثاني من الدورة هذا الجزء. فهم التعلم الآلي - القسم الرابع يساعدك برمجة. من الواضح أن Python و R يبرزان ليكونوا القادة في الأيام الأخيرة. سيساعدك القسم الثالث على إعداد بيئة بيثون ويعلمك بعض العمليات الأساسية. في الأقسام اللاحقة ، يوجد مقطع فيديو حول كيفية تنفيذ كل مفهوم يتم تدريسه في المحاضرة النظرية في فهم النمذجة الانحدار الخطي - إن وجود معرفة جيدة بالانحدار الخطي يمنحك فهمًا قويًا لكيفية عمل التعلم الآلي. على الرغم من أن الانحدار الخطي هو أبسط تقنية التعلم الآلي ، إلا أنه لا يزال الأكثر شعبية مع قدرة التنبؤ الجيدة إلى حد ما. يغطى القسم الخامس والسادس موضوع الانحدار الخطي من طرف إلى طرف ومع كل محاضرة نظرية ، ويأتي محاضرة عملية مقابلة حيث ندير كل استعلام معك بالفعل. لماذا نستخدم بيثون للتعلم الآلي للبيانات؟ فهم بيثون هو أحد المهارات القيمة اللازمة ل مهنة في التعلم الآلي. على الرغم من أنها لم تكن دائمًا ، فإن Python هي لغة البرمجة المفضلة لعلوم البيانات. إليك تاريخ موجز: في عام 2016 ، تجاوزت R على Kaggle ، المنصة الرائدة لمسابقات علوم البيانات.    في عام 2017 ، تفوقت على R في استطلاع الرأي السنوي لأكثر أدوات علماء البيانات المستخدمة.    في عام 2018 ، أبلغ 66 ٪ من علماء البيانات باستخدام Python Daily ، مما يجعلها الأداة رقم واحد لمحترفي التحليلات. يتوقع خبراء التعلم من Machine أن يستمر هذا الاتجاه مع زيادة التطوير في النظام الإيكولوجي Python. وعلى الرغم من أن رحلتك لتعلم برمجة Python قد تبدأ للتو ، فمن الجيد أن تعرف أن فرص العمل وفيرة (وتنمو) أيضًا. ما هو الفرق بين تعدين البيانات والتعلم الآلي والتعلم العميق؟ يستخدم استخراج البيانات نفس الخوارزميات والتقنيات التي يتم استخراج البيانات ، باستثناء أنواع التنبؤات. بينما يكتشف استخراج البيانات أنماطًا ومعرفة غير معروفة سابقًا ، فإن التعلم الآلي يعيد إنتاج الأنماط والمعرفة المعروفة-ويطبق تلقائيًا هذه المعلومات على البيانات وصنع القرار والأفعال. التعلم ، من ناحية أخرى ، يستخدم قوة الحوسبة المتقدمة وأنواع خاصة من الشبكات العصبية وتطبقها على كميات كبيرة من البيانات لتعلم وفهم وتحديد الأنماط المعقدة. ترجمة اللغة التلقائية والتشخيصات الطبية هي أمثلة على التعلم العميق.

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)