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 :
التعلم الآلي هو مجال لعلوم الكمبيوتر يتعامل مع مشكلة إيجاد وظائف رياضية وإحصائية أفضل ما يفسر العلاقة بين بيانات الإدخال وبيانات الإخراج والمدخلات الأخرى (الخارجية) إلى نظام. يحتوي التعلم الآلي على بعض الاستخدامات في مجالات مثل الكشف ، وأنظمة التوصية ، والكشف عن الاحتيال ، والترجمة الآلية ، والتعرف المرئي ، وتطوير أنظمة آلية مستقلة. إذا كانت البرمجة أتمتة ، فإن التعلم الآلي يعمل على أتمتة عملية الأتمتة. إن كتابة برنامج العنصر هو عنق الزجاجة ، ليس لدينا ما يكفي من المطورين الجيدين. دع البيانات تقوم بالعمل بدلاً من الناس. التعلم الآلي هو طريقة لجعل البرمجة قابلة للتطوير.- البرمجة التقليدية: يتم تشغيل البيانات والبرنامج على الكمبيوتر لإنتاج الإخراج. التعلم الآلي: يتم تشغيل البيانات والإخراج على الكمبيوتر لإنشاء برنامج. يمكن استخدام هذا البرنامج في البرمجة التقليدية.
- تمثيل: كيفية تمثيل المعرفة. ومن الأمثلة على ذلك أشجار القرار ، ومجموعات من القواعد ، والحالات ، والنماذج الرسومية ، والشبكات العصبية ، وآلات المتجهات الدعم ، ومجموعات النماذج وغيرها. التقييم: طريقة لتقييم برامج المرشحين (الفرضيات). ومن الأمثلة على ذلك الدقة والتنبؤ والاستدعاء ، والخطأ المربع ، واحتمال ، والاحتمال الخلفي ، والتكلفة ، والهامش ، وتباعد الإنتروبيا K-L وغيرها.
- التحسين: يتم إنشاء برامج المرشح المعروفة باسم عملية البحث. على سبيل المثال التحسين التوافقي ، التحسين المحدب ، التحسين المقيد.
- التعلم الخاضع للإشراف: (تسمى أيضًا التعلم الاستقرائي) تتضمن بيانات التدريب المخرجات المرغوبة. هذا غير مرغوب فيه هذا ليس كذلك ، يتم الإشراف على التعلم.
- التعلم غير الخاضع للإشراف: لا تتضمن بيانات التدريب المخرجات المطلوبة. مثال هو التجميع. من الصعب معرفة ما هو التعلم الجيد وما هو غير ذلك.
- التعلم شبه الخاضع للإشراف: تتضمن بيانات التدريب بعض المخرجات المرغوبة.
- التعلم التعزيز: مكافآت من سلسلة من الإجراءات. أنواع الذكاء الاصطناعى مثل ذلك ، إنها أكثر أنواع التعلم طموحًا.
- التصنيف: عندما تكون الوظيفة التي يتم تعلمها منفصلة.
- الانحدار: عندما تكون الوظيفة المستمرة مستمرة.
- تقدير الاحتمالات: عندما يكون الإخراج في الممارسة فقط ، فإن الإخراج في الممارسة ، أو الممارسة ، أو الممارسة ، أو الممارسة ، أو ، أو ، أو ، أو ، أو ، أو ، أو ، أو ، عالم البيانات. في الممارسة العملية ، غالبًا ما تبدو العملية:
- ابدأ حلقة
- فهم المجال والمعرفة والأهداف السابقة. تحدث إلى خبراء المجال. غالبًا ما تكون الأهداف غير واضحة للغاية. غالبًا ما يكون لديك المزيد من الأشياء التي يجب تجربتها ، ثم يمكنك تنفيذها.
- تكامل البيانات واختيارها وتنظيفها والمعالجة المسبقة. هذا هو في كثير من الأحيان الجزء الأكثر استهلاكا للوقت. من المهم أن يكون لديك بيانات عالية الجودة. كلما زاد عدد البيانات لديك ، زادت تمتصها لأن البيانات قذرة. القمامة في ، القمامة خارج.
- نماذج التعلم. الجزء الممتع. هذا الجزء ناضج جدا. الأدوات عامة.
- تفسير النتائج. في بعض الأحيان لا يهم كيف يعمل النموذج طالما أنه يقدم النتائج. تتطلب المجالات الأخرى أن النموذج أمر مفهوم. سيتم تحديك من قبل الخبراء البشريين.
- توحيد ونشر المعرفة المكتشفة. لا تستخدم غالبية المشاريع الناجحة في المختبر في الممارسة العملية. من الصعب جدًا الحصول على شيء ما.
- حلقة النهاية إنها ليست عملية واحدة ، فهي دورة. تحتاج إلى تشغيل الحلقة حتى تحصل على نتيجة يمكنك استخدامها في الممارسة. أيضا ، يمكن أن تتغير البيانات ، تتطلب حلقة جديدة.
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
