أساسيات تعلم الآلة (Machine Learning) لأنظمة التوصية (Recommendation Systems)

تعتمد تطبيقات البيانات الحديثة على القدرة على التنبؤ بتفضيلات المستخدم وأتمتة عملية اتخاذ القرار. إن فهم المبادئ الأساسية لـ Machine Learning يسمح لك بتحويل المعلومات الأولية إلى رؤى قابلة للتنفيذ. يرشدك هذا المساق خلال عملية بناء نموذج Machine Learning من الألف إلى الياء. ستنتقل من المصطلحات الأساسية إلى تطبيق نظام توصية، وستكتسب فهماً واضحاً للأطر الرياضية والمنطقية التي تدعم المنصات الأكثر نجاحاً القائمة على البيانات اليوم. ما ستتعلمه: - فهم مفاهيم Machine Learning الأساسية وسير عمل data science - تطبيق تقنيات linear regression و logistic regression على مجموعات بيانات واقعية - بناء نظام توصية وظيفي باستخدام مبادئ collaborative filtering - ممارسة cross-validation و regularization لتحسين أداء النموذج ودقته - استكشاف مقاييس التقييم الحديثة ودوال الخسارة (loss functions) المستخدمة في النماذج القياسية الصناعية - تطبيق feature engineering الأساسي لإعداد البيانات لتحليل أكثر قوة يبدأ المنهج بالمصطلحات الأساسية والأسس الرياضية لخوارزميات التعلم قبل الانتقال إلى التطبيق العملي من خلال أمثلة التعليمات البرمجية المكتوبة. ستتعلم كيفية تحسين النماذج عن طريق تعديل parameters وتقييم النتائج مقابل البيانات المعيارية (benchmark data). تم تصميم هذا المساق للمبتدئين الذين يرغبون في فهم آليات Machine Learning دون خبرة متخصصة سابقة. ابدأ رحلتك في data science وابدأ في بناء أنظمة ذكية اليوم.