[NEW] SAS Certified Professional: AI & Machine Learning

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 :

تغطية تفصيلية لمجال الاختبار: محترف معتمد من SAS: الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للحصول على اعتماد SAS Certified Professional، يجب عليك إثبات إتقانك لدورة حياة الذكاء الاصطناعي بأكملها داخل بيئة SAS Viya. تتمحور هذه الدورة حول الركائز الأساسية الثلاثة للاختبار الرسمي:

• التعلم الآلي (40%): إتقان صرامة إعداد البيانات، وهندسة الميزات، ونشر الخوارزميات الخاضعة للإشراف في بيئات الإنتاج.
• معالجة اللغات الطبيعية ورؤية الكمبيوتر (30%): الغوص العميق في المعالجة المسبقة للنصوص، وتحليل المشاعر، وتعقيدات استخراج ميزات الصور وتصنيف الكائنات.
• التنبؤ والتحسين (30%): الفهم بيانات السلاسل الزمنية، وتطوير نماذج تنبؤ دقيقة، وصياغة مشكلات التحسين المعقدة لحلول الأعمال.

وصف الدورة التدريبية لقد قمت بتنسيق بنك الاختبار التدريبي هذا بدقة لتزويدك بمحاكاة الاختبار الأكثر واقعية قدر الإمكان. من خلال 1500 سؤال تدريبي أصلي، أقوم بتغطية كل ركن تقني في نظام SAS Viya البيئي، مما يضمن عدم تفاجأك بالاختبار المكون من 65 سؤالًا ومدته 150 دقيقة. في عالم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، معرفة "كيف" ليست كافية، بل عليك أن تعرف "لماذا". ولهذا السبب أقوم بتضمين شرح مفصل لكل خيار إجابة. سواء كان الأمر يتعلق بمسألة تعزيز التدرج أو اكتشاف الكائنات، فأنا أقوم بتحليل المنطق حتى تتمكن من الحصول على الشهادة الفعلية بثقة أحد محترفي SAS المتمرسين. هدفي هو مساعدتك في اجتياز محاولتك الأولى من خلال تحويل مفاهيم علم البيانات المعقدة إلى معرفة بديهية. نماذج من أسئلة التدريب

• السؤال 1: عند إعداد البيانات لنموذج التعلم الآلي الخاضع للإشراف في SAS Viya، ما هي التقنية الأكثر فعالية للتعامل مع المتغيرات الفئوية ذات العناصر الأساسية العالية؟
  • أ. ترميز واحد ساخن لجميع المستويات.
  • ب. تشفير الهدف أو تجميعه بناءً على متغير الاستجابة.
  • ج. إزالة المتغير بالكامل لتقليل الضوضاء.
  • د. استخدام أداة تشفير بسيطة للملصقات (1، 2، 3...).
  • هـ. تكرار الصفوف لموازنة الفئات.
  • F. استبدال جميع القيم بمتوسط مجموعة البيانات.
  • الإجابة الصحيحة: ب
  • الشرح:
    • ب (صحيح): يساعد ترميز الهدف في التقاط العلاقة بين المعالم ذات العلاقة الأساسية العالية والهدف دون إنشاء آلاف الأعمدة المتفرقة الجديدة.
    • أ (غير صحيح): ينشئ التشفير السريع عمودًا لكل مستوى، مما يؤدي إلى "لعنة الأبعاد" عندما تكون العلاقة الأساسية high.
    • C (Incorrect): High-cardinality variables often contain significant predictive power; يجب أن تكون إزالتها هي الملاذ الأخير.
    • د (غير صحيح): يشير ترميز الملصقات البسيط إلى علاقة ترتيبية قد لا تكون موجودة، مما قد يؤدي إلى تضليل النموذج.
    • E (غير صحيح): هذا أسلوب لعدم توازن الفئة، وليس للتعامل مع العلاقة الأساسية الفئوية.
    • F (غير صحيح): لا يمكنك حساب متوسط لبيانات النص الفئوية.
• السؤال 2: في سير عمل معالجة اللغات الطبيعية (NLP) باستخدام SAS، ما هو الغرض الأساسي من "الاستخلاص" أثناء مرحلة المعالجة المسبقة للنص؟
  • أ. التعرف على النغمة العاطفية للجملة.
  • ب. لترجمة النص إلى لغة مختلفة.
  • ج. لتقليل الكلمات إلى شكلها الجذري عن طريق إزالة اللواحق.
  • د. لحساب العدد الإجمالي للكلمات الفريدة في المستند.
  • E. لإصلاح الأخطاء الإملائية تلقائيًا.
  • F. لتشفير البيانات لنقل آمن.
  • الإجابة الصحيحة: C
  • الشرح:
    • C (صحيح): تقطيع نهايات الكلمات (على سبيل المثال، "تشغيل" إلى "تشغيل") لتجميع المفاهيم المتشابهة معًا وتقليل مساحة الميزة.
    • أ (غير صحيح): يصف هذا تحليل المشاعر، والذي يحدث بعد المعالجة المسبقة.
    • ب (غير صحيح): التجميع هو أداة اختزال لغوي، وليست أداة ترجمة.
    • D (غير صحيح): يصف هذا تكرار الرمز المميز أو عدد المفردات.
    • E (غير صحيح): التدقيق الإملائي هو خطوة معالجة مسبقة منفصلة؛ يفترض الاشتقاق أن الكلمة مكتوبة بشكل صحيح.
    • F (غير صحيح): الاشتقاق مخصص للتحليل، وليس للأمان أو التشفير.
• السؤال 3: يقوم عالم البيانات ببناء نموذج تنبؤ في SAS Viya. إذا أظهرت بيانات السلاسل الزمنية نمطًا موسميًا واضحًا يزداد حجمه مع زيادة الاتجاه، فما هو نوع النموذج الأكثر ملاءمة؟
  • أ. الانحدار الخطي البسيط.
  • ب. النموذج الموسمي المضاف.
  • ج. النموذج الموسمي المضاعف.
  • د. المتوسط ​​المتحرك بنافذة 2.
  • E. المشي العشوائي دون الانجراف.
  • F. K-Means Clustering.
  • الإجابة الصحيحة: C
  • الشرح:
    • C (صحيح): يتم استخدام النماذج المضاعفة عندما يكون التباين الموسمي متناسبًا مع مستوى (اتجاه) السلسلة.
    • ب (غير صحيح): تفترض النماذج المضافة أن المكون الموسمي ثابت بغض النظر عن الاتجاه.
    • أ (غير صحيح): لا يلتقط الانحدار الخطي بطبيعته الموسمية دون ميزة مهمة. الهندسة.
    • D (غير صحيح): المتوسط المتحرك البسيط هو أسلوب تمهيدي، وليس نموذج تنبؤ للموسمية المعقدة.
    • E (غير صحيح): يفترض السير العشوائي عدم وجود نمط يمكن التنبؤ به، مما يتعارض مع فرضية "النمط الموسمي الواضح".
    • F (غير صحيح): التجميع هو أسلوب غير خاضع للرقابة للتجميع، وليس للسلاسل الزمنية. التنبؤ.

• مرحبًا بك في أكاديمية اختبارات التدريب على الامتحانات لمساعدتك في الاستعداد للحصول على شهادة محترف معتمد من SAS: شهادة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
• 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 تفاصيل شرح.
• متوافق مع الهاتف المحمول مع تطبيق Udemy.
• ضمان استرداد الأموال لمدة 30 يومًا إذا لم تكن راضيًا.

آمل أن تكون مقتنعًا الآن! وهناك الكثير من الأسئلة داخل الدورة.

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)