التعلم الآلي العملي باستخدام Python

يُحدث التعلم الآلي تحولاً في الصناعات، لكن البدء قد يبدو مربكًا بسبب الرياضيات المعقدة والخوارزميات التي لا نهاية لها. تزيل هذه الدورة النصية الغموض عن المفاهيم الأساسية، وتعلمك كيفية بناء نماذج تنبؤية واقعية خطوة بخطوة. سوف تنتقل من فهم أنماط البيانات الأساسية إلى تنفيذ وضبط وتقييم نماذج تعلم آلي قوية. من خلال العمل على شروحات مكتوبة واضحة وأمثلة برمجية منظمة، ستطور المهارات العملية اللازمة لحل مشاكل التصنيف والانحدار بثقة. ماذا ستتعلم: - فهم مفاهيم التعلم الآلي الأساسية والمصطلحات ودورة حياة المشروع النموذجية. - تنفيذ خوارزميات الانحدار والتصنيف الأساسية، بما في ذلك الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي وأشجار القرار. - تطبيق مسارات عمل scikit-learn الحديثة لتنظيف البيانات والتعامل مع القيم المفقودة وتوسيع نطاق الميزات بشكل نظيف. - تقييم أداء النموذج باستخدام المقاييس المناسبة مثل الدقة (accuracy) والدقة (precision) والاستدعاء (recall) ومتوسط الخطأ التربيعي. - استخدام أساليب التجميع مثل الغابات العشوائية (random forests) لتحسين دقة التنبؤ والتعامل مع مجموعات البيانات المعقدة. - تنظيم كود التعلم الآلي باستخدام ممارسات Python الحديثة، بما في ذلك تلميحات الأنواع وهياكل المشاريع الواضحة لضمان قابلية التكرار. تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية والمفاهيم الأولية قبل تقديم البرمجة العملية. ستتقدم من الخوارزميات الكلاسيكية إلى أساليب التجميع المتقدمة، وتتعلم كيفية هيكلة نماذجك وتقييمها وتحسينها بشكل منهجي. هذه الدورة مصممة للمبتدئين الذين لديهم فهم أساسي لـ Python ويرغبون في دخول مجال علم البيانات. لا يلزم وجود خلفية رياضية متقدمة أو خبرة سابقة في التعلم الآلي. ابدأ القراءة اليوم لبناء أول نماذج تعلم آلي لك من الصفر.