Machine Learning Foundations

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 :

تحتوي هذه الدورة التدريبية على استخدام الذكاء الاصطناعي. أساسيات التعلم الآلي هي دورة تدريبية مناسبة للمبتدئين مصممة لمساعدتك على فهم كيفية تعلم أجهزة الكمبيوتر من البيانات وتحديد الأنماط وإجراء التنبؤات ودعم اتخاذ القرار الآلي. سواء كنت تستكشف مهنة في مجال الذكاء الاصطناعي، أو علوم البيانات، أو التحليلات، أو تطوير البرمجيات، فإن هذه الدورة توفر المعرفة الأساسية اللازمة لفهم سير عمل التعلم الآلي الكامل. ستبدأ بتعلم ماهية التعلم الآلي، وكيف يختلف عن البرمجة التقليدية، ولماذا أصبح مهمًا عبر الصناعات الحديثة. سوف تستكشف الأنواع الرئيسية للتعلم الآلي، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، وتفحص التطبيقات الشائعة مثل اكتشاف الاحتيال، وتجزئة العملاء، وأنظمة التوصية، والتنبؤ، والتعرف على الصور، والصيانة التنبؤية. ثم تركز الدورة على إعداد البيانات وهندسة الميزات. سوف تتعرف على سبب تأثير جودة البيانات بشكل كبير على أداء النموذج وكيفية تنظيف مجموعات البيانات وتحويلها وتنظيمها قبل التدريب. سوف تستكشف القيم المفقودة والمتغيرات الفئوية والميزات العددية والقياس واختيار الميزات. ستفهم أيضًا الغرض من التدريب والتحقق من صحة واختبار مجموعات البيانات وكيف يساعد تقسيم البيانات بشكل صحيح في منع النتائج المضللة. في قسم الخوارزميات، ستدرس ثلاثة مجالات أساسية للتعلم الآلي: التصنيف والانحدار والتجميع. تساعد نماذج التصنيف على التنبؤ بالفئات، مثل ما إذا كانت المعاملة احتيالية أو ما إذا كان العميل قد يغادر. تقوم نماذج الانحدار بتقدير النتائج العددية، مثل الأسعار أو الطلب أو الإيرادات. تقوم خوارزميات التجميع بتجميع السجلات المتشابهة وتكشف عن الأنماط المخفية في البيانات غير المسماة. وسوف تتعلم بعد ذلك كيفية إجراء تقييم النموذج. تقدم الدورة المقاييس المستخدمة لقياس أداء التصنيف والانحدار، إلى جانب تقنيات التحقق من الصحة التي تقدر مدى نجاح النموذج في العمل على البيانات الجديدة. سوف تقوم بفحص التجهيز الزائد، وعدم التجهيز، والتحيز، والتباين، وتحليل الأخطاء. ستساعدك هذه المواضيع في التعرف على الوقت الذي يؤدي فيه النموذج أداءً جيدًا أثناء التدريب ولكنه يفشل في مواقف العالم الحقيقي. يشرح القسم الأخير دورة حياة تعلم الآلة الكاملة، بما في ذلك مسارات التدريب واختيار النموذج وأساسيات النشر والمراقبة وإعادة التدريب والصيانة. سوف تتعلم لماذا يمكن أن يتغير أداء النموذج بمرور الوقت وكيف تساعد المراقبة في تحديد انحراف البيانات، وأخطاء التنبؤ، وانخفاض الدقة. بحلول نهاية أسس التعلم الآلي، ستفهم كيفية إعداد البيانات، وكيف تتعلم الخوارزميات، وكيف يتم تقييم النماذج، وكيف تنتقل أنظمة التعلم الآلي من التجريب إلى الاستخدام العملي. سيكون لديك أساس قوي في خوارزميات التعلم الآلي، والنمذجة التنبؤية، وعلوم البيانات، والتحقق من صحة النماذج، وهندسة الميزات، ونشر تعلم الآلة. هذه الدورة مثالية للمبتدئين والطلاب والمحللين والمطورين ومحترفي الأعمال ومغيري المهنة الذين يرغبون في بناء معرفة عملية بالتعلم الآلي دون البدء بالرياضيات المتقدمة أو النظرية المعقدة.

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)