أسس التعلم الآلي باستخدام بايثون و scikit-learn

إن التعلم الآلي يقوم بتحويل الصناعات، ولكن البدء يمكن أن يشعر بالضغط دون مسار واضح ومنظم. هذا الدرس النصي يرشدك خطوة بخطوة من المفاهيم الرياضية الأساسية إلى كتابة شفرة بايثون نظيفة وجاهزة للإنتاج. سوف تنتقل من مبرمج فضولي إلى ممارس واثق قادر على إعداد البيانات، وتدريب النماذج التنبؤية، وتقييم أدائها. ومن خلال قراءة الشروح الشاملة وتحليل مقتطفات من الشفرات العملية، سوف تتقن الخوارزميات الأساسية التي تدعم الذكاء الاصطناعي الحديث. ماذا ستتعلم: - فهم المفاهيم الأساسية للتعلم الآلي، والمصطلحات، والأسس الرياضية للنمذجة التنبؤية. - بناء وتحسين نماذج التعلم تحت الإشراف، بما في ذلك الانحدار، وشجرة القرارات، وآلات المتجهات الداعمة. - تطبيق تقنيات التعلم غير المشرف مثل التجميع لاكتشاف الأنماط الخفية في مجموعات البيانات غير الموسومة. - بناء تدفقات عمل نظيفة وقابلة للتكرار للتعلم الآلي باستخدام أنابيب Scikit-learn الحديثة. - تقييم أداء النموذج بدقة باستخدام التحقق المتقاطع وتحليل التحيز والتباين والمقاييس الحديثة. - إدارة الخطوات السابقة لتجهيز البيانات والهندسة المميزة بصورة آمنة لمنع تسرب البيانات. تبدأ الرحلة بالمصطلحات الرئيسية وأسس المعالجة المسبقة للبيانات قبل التقدم من خلال خوارزميات الانحدار والتصنيف الكلاسيكية. ثم ستستكشف التعلم غير المشرف وتنتهي بتعلم كيفية بناء أنابيب التعلم الآلي الحديثة والقوية. هذه الدورة مصممة خصيصا للمبتدئين الذين لديهم معرفة أساسية بلغة بايثون والذين يرغبون في دخول مجال علم البيانات والتعلم الآلي.لا تحتاج إلى أي خلفية إحصائية سابقة. ابدأ القراءة اليوم لبناء أساس التعلم الآلي.