Machine Learning Zero to Hero: Step by Step with Python

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 :

يعد التعلم الآلي أحد المهارات الأكثر طلبًا في عالم اليوم الذي يعتمد على التكنولوجيا. من أنظمة التوصية واكتشاف الاحتيال إلى التحليلات التنبؤية والتطبيقات التي تدعم الذكاء الاصطناعي، يعمل التعلم الآلي على إحداث تحول في الصناعات. في هذه الدورة التدريبية الشاملة، ستتعلم التعلم الآلي خطوة بخطوة باستخدام لغة Python، بدءًا من الأساسيات المطلقة والتقدم إلى التطبيقات المتقدمة في العالم الحقيقي.
أبدأ ببناء أساس قوي. ستفهم ماهية التعلم الآلي حقًا، وكيف يعمل وسبب أهميته. يتم شرح المفاهيم الأساسية مثل التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، والتدريب مقابل بيانات الاختبار، والتجهيز الزائد، والتجهيز غير المناسب، وتقييم النماذج بطريقة واضحة وسهلة للمبتدئين - بدون نظرية ساحقة.
بعد ذلك، ستتعمق في التنفيذ العملي باستخدام Python. ستعمل مع المكتبات الأساسية مثل NumPy وPandas وMatplotlib وScikit-Learn لمعالجة البيانات وتصور الرؤى وبناء نماذج التعلم الآلي الأولى. يتم تعزيز كل مفهوم من خلال تمارين الترميز العملية، حتى تكتسب ثقة حقيقية، وليس فقط المعرفة النظرية.
سوف تتقن أهم خوارزميات التعلم الآلي المستخدمة في الصناعة. وتشمل هذه الانحدار الخطي، والانحدار اللوجستي، وأقرب جيران K (KNN)، وأشجار القرار، والغابات العشوائية، وأجهزة المتجهات الداعمة (SVM)، وتقنيات التجميع مثل وسائل K. يتم شرح كل خوارزمية بشكل حدسي وتنفيذها خطوة بخطوة في لغة Python.
تعد المعالجة المسبقة للبيانات وهندسة الميزات مهارات بالغة الأهمية لأي ممارس للتعلم الآلي. ستتعلم في هذه الدورة التدريبية كيفية تنظيف البيانات والتعامل مع القيم المفقودة وترميز المتغيرات الفئوية وقياس الميزات وتحديد المدخلات الصحيحة لتحسين أداء النموذج. هذه التقنيات العملية هي ما يميز المبتدئين عن المحترفين.
سوف تتعلم أيضًا كيفية تقييم نماذجك وتحسينها باستخدام التحقق من الصحة، ومصفوفات الارتباك، ومقاييس الدقة، والدقة، والاستدعاء، وضبط درجة F1 والمعلمات الفائقة. من خلال فهم كيفية قياس الأداء بشكل صحيح، ستتمكن من إنشاء أنظمة تعلم آلي موثوقة وجاهزة للإنتاج.
طوال الدورة، ستكمل مشاريع واقعية مصممة لمحاكاة سيناريوهات الصناعة. تساعدك هذه المشاريع على تطبيق كل ما تعلمته — بدءًا من المعالجة المسبقة للبيانات وحتى التنبؤات النهائية — حتى تتمكن من إضافتها بثقة إلى محفظتك وعرض مهاراتك لأصحاب العمل أو العملاء.
بحلول نهاية هذه الدورة التدريبية، لن تفهم التعلم الآلي فحسب، بل ستكون قادرًا على بناء نماذجك الخاصة وتدريبها وتقييمها وتحسينها بثقة باستخدام لغة Python. هذه الدورة هي خريطة الطريق الكاملة من المبتدئ إلى ممارس التعلم الآلي.

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)