التعلم الآلي العملي باستخدام بايثون و Scikit-Learn

إن الانتقال من تحليل البيانات الأساسية إلى النمذجة التنبؤية يمكن أن يشعر بالضغط عندما يواجه بالنظرية الرياضية الثقيلة. تركز هذه الدورة على التطبيق العملي لخوارزميات التعلم الآلي باستخدام بايثون، مما يجعل الانتقال سلساً وبديهياً. سوف تتعلم كيفية إعداد البيانات، وبناء النماذج الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف، وتقييم أدائها باستخدام أدوات معيارية في الصناعة. ومن خلال التركيز على التنفيذ العملي بدلا من الإحصاءات المعقدة، سوف تكتسب الثقة لحل مشاكل البيانات في العالم الحقيقي. ماذا ستتعلم: - فهم الاختلافات الأساسية بين الإحصاءات الوصفية والتعلم الآلي التنبؤي. - بناء وتحسين نماذج التعلم المشرف لمهام التصنيف والارتداد. - تطبيق تقنيات غير خاضعة للإشراف مثل التجميع وتقليل الأبعاد لاكتشاف الأنماط الخفية. - تقييم أداء النموذج بدقة باستخدام تقنيات ومقاييس قوية للتحقق. - تنفيذ أفضل الممارسات الحديثة بما في ذلك أنابيب التعلم الآلي المتضمنة لنوع الرمز النظيف والقابل للصيانة. تبدأ الدورة بالمفاهيم والمصطلحات الأساسية قبل إرشادك خلال إعداد البيانات، وتدريب النماذج، وتدفقات العمل التقييمية. وسوف تقرأ شروحات واضحة وتحلل مقتطفات من شفرة عملية مصممة لبناء مهاراتك تدريجيا. هذه الدورة مصممة للمبتدئين الذين لديهم فهم أساسي للغة بايثون والذين يريدون الدخول في مجال التعلم الآلي.لا تحتاج إلى خلفية رياضية أو إحصائية متقدمة. ابدأ ببناء مجموعة أدوات التعلم الآلي العملية الخاصة بك اليوم.