تبدأ رحلتنا في استكشاف موقع مجاني شامل يضم كنوز وهي : دورات مجانية ومنح دراسية ووظائف وتدريب ومقالات مفيدة ودليل كامل لكل مجال خاص بالتكنولوجيا حصريا وبعض من المجالات الاخري لمتابعة كل جديد علي التليجرام والفيسبوك | Telegram | Facebook

Machine Learning - Practice Test

دورة متاحة لفترة محدودة
free-palestine free-palestine

Responsive image
منذ 10 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.
التعلم الآلي يشبه الزراعة أو البستنة. البذور هي الخوارزميات ، والمواد الغذائية هي البيانات ، و Gardner هي أنت والنباتات هي البرامج. تقييم المخاطر على عروض الائتمان. كيفية تحديد مكان استثمار الأموال.
  • التجارة الإلكترونية: التنبؤ بمضغوط العملاء. سواء كانت المعاملة احتيالية أم لا.
  • استكشاف الفضاء: تحقيقات الفضاء وعلم الفلك الراديوي.
  • الروبوتات: كيفية التعامل مع عدم اليقين في بيئات جديدة. الحكم الذاتي. السيارة ذاتية القيادة.
  • استخراج المعلومات: اطرح أسئلة على قواعد البيانات عبر الويب.
  • الشبكات الاجتماعية: بيانات عن العلاقات والتفضيلات. التعلم الآلي لاستخراج القيمة من البيانات.
  • تصحيح الأخطاء: استخدم في مشاكل علوم الكمبيوتر مثل تصحيح الأخطاء. عملية كثيفة العمالة. يمكن أن يشير إلى مكان وجود الخطأ.
  • العناصر الرئيسية للتعلم الآلي ، فهناك عشرات الآلاف من خوارزميات التعلم الآلي ومئات من الخوارزميات الجديدة كل عام. كل عام خوارزمية التعلم الآلي لها ثلاثة مكونات:
    • 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.
    جميع خوارزميات التعلم الآلي هي مجموعات من هذه المكونات الثلاثة. إطار لفهم جميع الخوارزميات. أنواع التعلم هي أربعة أنواع من التعلم الآلي:
    • 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.
    التعلم الخاضع للإشراف هو الأكثر نضجًا والأكثر دراسة ونوع التعلم المستخدمة في معظم خوارزميات التعلم الآلي. التعلم مع الإشراف أسهل بكثير من التعلم دون إشراف. التعلم الإثبات هو المكان الذي يتم فيه منحنا أمثلة على وظيفة في شكل بيانات (X) وإخراج الوظيفة (F (x)). الهدف من التعلم الاستقرائي هو تعلم وظيفة البيانات الجديدة (x).
    • 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)

    اغلق مانع الاعلانات لتحصل على الدورة



    0 تعليقات