منذ سنتين
أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات مجانيه 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 :
تشرح دبلومة الدورة التدريبية المجانية عبر الإنترنت في التعلم الآلي باستخدام R studio كيف يمكن استخدام تقنيات التعلم الآلي (ML) لحل مشاكل العمل. تبدأ الدورة بشرح أساسيات الإحصاء والتعلم الآلي ولغة البرمجة R. سيساعدك هذا في إعداد نظامك وأيضًا توفير المتطلبات الأساسية لبناء نماذج التعلم الآلي. ثم ستتعرف على الوظائف الأساسية للتعلم الآلي والمصطلحات المختلفة المرتبطة بالتعلم الآلي. بعد ذلك ، ستتعرف على الانحدار الخطي ، وهو نموذج التعلم الآلي الأكثر شيوعًا. سيظهر لك كيفية إعداد البيانات للتحليل وكيفية إجراء تحليل أحادي المتغير وتحليل ثنائي التباين لتحليل جودة البيانات المتاحة. بمجرد أن تصبح البيانات جاهزة ، ستتعلم كيفية بناء انحدار خطي بسيط ونماذج انحدار خطي متعددة. سيتم تعريفك أيضًا بنماذج الانحدار المتقدمة الأخرى مثل انحدار Lasso و Ridge. ستركز الوحدات الثلاث الأخيرة من الدورة على النماذج المتقدمة للتعلم الآلي ، بما في ذلك نماذج التصنيف مثل الانحدار اللوجستي و KNN و LDA. ستتعرف أيضًا على أشجار القرار ونوع متخصص من نموذج ML يسمى Support Vector Machines. بنهاية هذه الدورة التدريبية ، يجب أن يكون لديك فهم شامل لكيفية استخدام التعلم الآلي لإنشاء نماذج تنبؤية وحل مشكلات العمل. فلماذا تنتظر؟ ابدأ الدورة اليوم وابني ثقتك في إنشاء نماذج ML باستخدام R Studio في غضون ساعات قليلة! ابدأ الدورة الآن
بعد الانتهاء من هذه الدورة ، ستتمكن من:
- حل مشكلات الحياة الواقعية باستخدام تقنيات التعلم الآلي
- احسب العلاقة بين المتنبئ والمتغيرات الخارجية باستخدام نماذج التعلم الآلي مثل الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي و LDA وما إلى ذلك.
- التصنيف باستخدام نماذج التعلم الآلي المتقدمة مثل أشجار القرار و XGBoost و Random Forest و Support Vector Machines (SVM) وما إلى ذلك.
- تقييم وتنفيذ العمليات الإحصائية الأساسية في لغة البرمجة R
- استرجع عملية ML القياسية بدءًا من المعرفة بجمع البيانات إلى المعالجة المسبقة للبيانات إلى إنشاء نموذج ML وتقييمه أخيرًا
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)
