أسس التعلم الآلي لعلوم البيانات

إن التعلم الآلي هو المحرك وراء الإبتكار الحديث، ولكن البدء يمكن أن يبدو مرهقا دون خارطة طريق واضحة. تبسط هذه الدورة الخوارزميات المعقدة إلى خطوات مقروءة وعملية لأي شخص يبحث عن دخول مجال علوم البيانات. سوف تتقدم من المصطلحات الأساسية إلى نشر النماذج الوظيفية، واكتساب الثقة لتحليل مجموعات البيانات واستخلاص رؤى ذات مغزى. ومن خلال التركيز على المنطق وراء الرياضيات وبنية البيانات، سوف تفهم كيف تتعلم الآلات من الأنماط لإجراء تنبؤات دقيقة في سيناريوهات العالم الحقيقي. ماذا ستتعلم: - فهم سير العمل الأساسي للتعلم الآلي المكون من سبع خطوات، من جمع البيانات إلى التنبؤ. - تطبيق تقنيات التعلم تحت الإشراف بما في ذلك نماذج الانحدار الخطي والتصنيف. - مقاييس تقييم النموذج الرئيسي مثل معامل بيرسون ومعامل التحديد. - استكشاف مفاهيم التعلم غير المشرف والمنطق الكامن وراء نظم التوصيات. - ممارسة المعالجة المسبقة للبيانات وهندسة السمات لتحسين دقة النماذج. - فهم استراتيجيات النشر الحديثة لنقل النماذج إلى بيئات السحابة. - تعلم تفسير نواتج النماذج باستخدام تقنيات الهندسة السريعة وقابلية التفسير. تبدأ الدورة بتعريفات أساسية ومصطلحات أساسية قبل إرشادك خلال التطبيق العملي للخوارزميات باستخدام بيئات جوبيتر نوتبوك. وستتعلم كيفية التنقل في تحديات البيانات الشائعة وإعداد مجموعات البيانات للتحليل الدقيق. هذه الدورة مصممة خصيصا للمبتدئين الذين ليس لديهم خبرة سابقة في علوم البيانات.جميع المفاهيم موضحة من خلال النص المكتوب وأمثلة الرمز بوضوح. ابدأ ببناء أساسك في التعلم الآلي اليوم.