نمذجة التعلم الآلي: بناء وتقييم النماذج التنبؤية

تستخدم المؤسسات في مجالات التمويل والرعاية الصحية وتجارة التجزئة البيانات يوميًا للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية وأتمتة عملية صنع القرار. إن فهم كيفية بناء وتدريب نماذج التعلم الآلي هو المفتاح لفتح هذه الرؤى المستندة إلى البيانات. ترشدك هذه الدورة التدريبية النصية من مبتدئ في التعلم الآلي إلى ممارس قادر على إعداد البيانات وتدريب النماذج وتفسير التنبؤات. سوف تكتسب فهمًا قويًا للمفاهيم الأساسية وراء الخوارزميات الشائعة، مما يسمح لك بتطبيقها بثقة على مجموعات البيانات الواقعية. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية للتعلم الخاضع للإشراف (supervised learning)، بما في ذلك الفروق بين الانحدار (regression) والتصنيف (classification). - بناء وتدريب نماذج الانحدار الخطي (linear regression) للتنبؤ بالقيم العددية المستمرة. - تطبيق الانحدار اللوجستي (logistic regression) ومصنفات Naive Bayes لحل مشاكل التصنيف. - تطبيق تقنيات هندسة الميزات الحديثة (feature engineering) والمعالجة المسبقة للبيانات (data preprocessing) لإعداد البيانات الأولية للتدريب. - تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس احترافية مثل precision و recall و F1-score ومصفوفات الارتباك (confusion matrices). - إنشاء مسارات عمل (pipelines) نظيفة وقابلة لإعادة الإنتاج للتعلم الآلي لتبسيط سير عملك. ستبدأ باستكشاف نظرية التعلم الآلي التأسيسية والمصطلحات الأساسية قبل الانتقال خطوة بخطوة عبر خوارزميات الانحدار والتصنيف. يتم تعزيز كل مفهوم بشروحات مكتوبة واضحة وتطبيقات عملية للتعليمات البرمجية باستخدام مكتبات Python القياسية في الصناعة. تم تصميم هذه الدورة لمحللي البيانات الطموحين ومطوري البرمجيات والمبتدئين الذين يريدون مقدمة واضحة ومفاهيمية وعملية للتعلم الآلي دون الحاجة إلى خبرة سابقة في التعلم الآلي (ML). ابدأ رحلتك في التعلم الآلي وابدأ في بناء أول نماذجك التنبؤية اليوم.