Machine Learning & Predictive Modeling: Practice Exams

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 :

إن امتلاك مجموعة بيانات ضخمة لا فائدة منه إذا لم تتمكن من استخلاص القيمة التنبؤية منها. مرحبًا بك في تقييمات ممارسات التعلم الآلي والنمذجة التنبؤية! في النظام البيئي الحديث لتحليلات الأعمال، لا ترغب الشركات في معرفة ما حدث في الماضي فحسب؛ إنهم يريدون خوارزميات تتنبأ بما سيحدث بعد ذلك. تزودك هذه الدورة التدريبية الشاملة للاختبار العملي بـ 200 سؤال تدريبي تم إعداده بخبرة وفريدة للغاية، ومصممة لمحاكاة التقييمات الفنية الصارمة التي يتم تقديمها أثناء مقابلات هندسة علوم البيانات. ومن خلال هذه الاختبارات التدريبية الأربعة الصارمة، سيتم طرحك في سيناريوهات خوارزمية عالية المخاطر. ستختبر قدرتك على تدريب نماذج الانحدار للتنبؤ بأسعار المنازل باستخدام مجموعات بيانات Kaggle، وبناء نماذج التعلم العميق لتراجع العملاء باستخدام TensorFlow وKeras، وتطوير نماذج انحدار معقدة لكفاءة الطاقة. تدفعك الأسئلة إلى تقييم المقايضات الرياضية العميقة: متى يجب عليك إعطاء الأولوية للاسترجاع على الدقة؟ لماذا تتعامل الغابة العشوائية مع البيانات غير الخطية بشكل أفضل من الانحدار اللوجستي القياسي؟ كيف يمنع تنظيم التسرب الشبكة العصبية من الإفراط في التجهيز؟ كل سؤال في هذه الدورة فريد من نوعه ويتضمن شرحًا تفصيليًا لـ "السبب" وراء النهج الخوارزمي الصحيح. من خلال مراجعة هذه التوضيحات، ستتعلم المنهجيات المتوافقة مع معايير الصناعة لضبط معلمات Hyperparameter (GridSearchCV) ومنع تسرب البيانات الكارثية. إذا كنت تستعد للعمل كعالم بيانات، أو تحسين نماذجك التنبؤية، أو تهدف إلى السيطرة على مسابقات Kaggle، فهذا هو اختبارك النهائي. سجل اليوم وقم بتدريب النموذج الخاص بك! لغة الدورة: الإنجليزية (الولايات المتحدة) المستوى التعليمي للدورة: المستوى المتوسط ​​فئة الدورة: فئة فرعية لدورة التطوير: علوم البيانات

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)