منذ ساعتين
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 :
مرحبًا بك في اختبارات التدريب الأكثر شمولاً والمصممة لمساعدتك على إتقان تقنيات التعلم غير الخاضع للرقابة للتعلم الآلي. سواء كنت تستعد لإجراء مقابلة فنية، أو للحصول على شهادة، أو تتطلع إلى صقل مهاراتك في علوم البيانات، فإن هذه الاختبارات توفر بيئة اختبار صارمة تحتاجها لتحقيق النجاح. لماذا يختار المتعلمون الجادون هذه الاختبارات التدريبية؟ يدرك المتعلمون الجادون أن مشاهدة مقاطع الفيديو ليست سوى نصف المعركة. لإتقان التعلم غير الخاضع للرقابة حقًا، يجب أن تكون قادرًا على تطبيق المعرفة النظرية على المشكلات المعقدة والدقيقة. تم تصميم هذه الدورة لسد الفجوة بين "المعرفة" و"العمل". على عكس الاختبارات القياسية، تتحدى هذه الاختبارات التدريبية قدرتك على التمييز بين الخوارزميات المتشابهة، وتفسير درجات الصورة الظلية، والتعامل مع البيانات عالية الأبعاد. من خلال العمل من خلال هذه الأسئلة، يمكنك بناء الذاكرة العضلية اللازمة للمعالجة المسبقة لبيانات العالم الحقيقي وتحليل البيانات الاستكشافية. هيكل الدورة تنقسم سلسلة اختبارات الممارسة هذه إلى ستة ركائز منطقية لضمان منحنى تعليمي سلس وتغطية شاملة:- الأساسيات / الأسس: يغطي هذا القسم الاختلافات الأساسية بين التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف. سيتم اختبارك على تطبيع البيانات، ومقاييس المسافة (الإقليدية، ومانهاتن، وجيب التمام)، والفلسفة الأساسية لإيجاد الأنماط المخفية دون مخرجات مصنفة.
- المفاهيم الأساسية: هنا، نتعمق في الركائز الأساسية للتعلم غير الخاضع للإشراف. توقع طرح أسئلة حول تجميع K-Means، والتجميع الهرمي (التكتل مقابل الانقسام)، وأساسيات تقليل الأبعاد مثل تحليل المكونات الرئيسية (PCA).
- المفاهيم المتوسطة: تستكشف هذه الوحدة موضوعات أكثر دقة مثل التجميع المكاني القائم على الكثافة للتطبيقات ذات الضوضاء (DBSCAN). ستواجه أيضًا أسئلة حول تحديد العدد الأمثل للمجموعات باستخدام طريقة الكوع وتحليل الصورة الظلية.
- المفاهيم المتقدمة: تناول موضوعات عالية المستوى بما في ذلك نماذج الخليط الغاوسي (GMM)، وخوارزميات تعظيم التوقعات (EM)، وتقنيات التعلم المتعددة مثل t-SNE وUMAP. يضمن لك هذا القسم فهم الجانب الاحتمالي وغير الخطي للتجميع.
- سيناريوهات العالم الحقيقي: تضعك هذه الأسئلة في مكان عالم البيانات. سيُطلب منك اختيار الخوارزمية الصحيحة بناءً على قيود محددة مثل حجم مجموعة البيانات، ومستويات الضوضاء، وشكل توزيع البيانات.
- مراجعة مختلطة / اختبار نهائي: بيئة "محاكاة للاختبار" شاملة حيث يتم خلط الأسئلة من جميع الفئات المذكورة أعلاه عشوائيًا. يحاكي هذا ضغط التقييم الفني الحقيقي ويختبر مدى احتفاظك به في جميع المجالات.
- الخيار 2: يصف هذا "الارتباط الكامل" في المجموعات الهرمية، وليس طريقة المرفق.
- الخيار 3: الكشف عن الخارج هو خطوة معالجة مسبقة أو نتيجة ثانوية لخوارزميات مثل DBSCAN، ولكن ليس هدف طريقة الكوع.
- الخيار 4: يصف هذا هدف نماذج الخليط الغاوسي (GMM)، التي تستخدم التجميع الناعم.
- الخيار 5: هذا هو الغرض من تقنيات تقليل الأبعاد مثل PCA أو t-SNE.
- الخيار 1: أحد الأهداف الرئيسية لـ PCA هو إزالة العلاقات الخطية المتعددة؛ وبالتالي، فإن المكونات غير مترابطة (غير مرتبطة)، وليست مترابطة بشكل كبير.
- الخيار 3: تم تصميم المكون الرئيسي الأول لالتقاط التباين "الأقصى"، وليس الأقل.
- الخيار 4: PCA هي تقنية غير خاضعة للرقابة ولا تستخدم التسميات المستهدفة؛ فهو ينظر فقط إلى التباين المشترك للميزات.
- الخيار 5: المكونات هي متغيرات "جديدة" تم إنشاؤها من النسخ الأصلية؛ نادرًا ما تكون متطابقة مع أي ميزة أصلية واحدة.
- يمكنك إعادة إجراء الاختبارات عدة مرات كما تريد.
- هذا بنك أسئلة أصلي ضخم.
- يمكنك الحصول على الدعم من المدرسين إذا كانت لديك أسئلة.
- يحتوي كل سؤال على شرح مفصل.
- متوافق مع الهاتف المحمول مع تطبيق Udemy.
- ضمان استرداد الأموال لمدة 30 يومًا إذا كنت كذلك غير راض.
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
