مشاريع التعلم الآلي التطبيقي والتعلم العميق

إن التعلم الآلي والتعلم العميق يدفعان التطبيقات الأكثر ذكاء اليوم، من محركات التوصيات إلى التنبؤات التنبئية. والانتقال من الرياضيات النظرية إلى البرمجة الوظيفية قد يبدو مخيفا دون ممارسة منظمة وعملية. تساعد هذه الدورة التدريبية النصية في سد الفجوة بين النظرية والتطبيق من خلال إرشادك خطوة بخطوة خلال تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي الأساسية. وستبدأ بالمصطلحات الأساسية والحدس الرياضي، ثم تنتقل بسرعة إلى كتابة شفرة بايثون النظيفة لتنظيف البيانات، وتدريب النماذج، وتقييم أدائها باستخدام المعايير الحديثة. ماذا ستتعلم: - فهم المفاهيم الأساسية للتعلم الآلي، وهياكل الشبكات العصبية، وتدفقات العمل السابقة لمعالجة البيانات. - وضع نماذج للانحدار للتنبؤ بالبيانات المستمرة وتحليل اتجاهات السلاسل الزمنية. - تدريب الشبكات العصبية العميقة على تصنيف الصور والتعرف على الأنماط البصرية. - وضع نماذج لمعالجة اللغة الطبيعية لتصنيف النصوص وتحليل مشاعر الزبائن. - تصميم خوارزميات التوصية لاقتراح البنود ذات الصلة استناداً إلى أفضليات المستخدم. - تطبيق مقاييس حديثة لتقييم النماذج وممارسات الترميز النظيفة لضمان تعميم نماذجكم بشكل جيد على البيانات الجديدة. سوف تبدأ مع التعاريف الأساسية وتهيئة البيئة قبل التقدم من خلال فصول الترميز المنظمة. كل قسم يرشدك من خلال تحميل مجموعة بيانات فريدة، واستكشاف السمات، وبناء بنية النموذج، وتنقيح الناتج. هذه الدورة مصممة لعلماء البيانات الطموحين، والمطورين، والمفكرين التحليليين الذين هم جدد في التعلم الآلي ويرغبون في تقديم واضح، أولاً. الدراية الأساسية ببرمجة بايثون مفيدة، ولكن لا تلزم خبرة سابقة في التعلُم الآلي. ابدأ القراءة اليوم لبناء مجموعة أدوات التعلم الآلي العملية الخاصة بك.