Python Machine Learning: مقدمة عملية

يعد التعلم الآلي مهارة حيوية في التكنولوجيا الحديثة، ولكن الكم الهائل من النظريات يمكن أن يكون مخيفًا للوافدين الجدد. تتجاوز هذه الدورة التعقيد، وتركز فقط على المعرفة العملية التي تحتاجها لبدء بناء النماذج اليوم. بحلول نهاية هذه الدورة، ستفهم الأنواع الأساسية للتعلم الآلي، وستعرف كيفية إعداد البيانات بفعالية باستخدام أدوات Python، وتدريب النماذج الأساسية، وتقييم أدائها بدقة. ستكتسب الثقة اللازمة للتعامل مع مشاكل علم البيانات الشائعة باستخدام التقنيات القياسية في الصناعة. ما ستتعلمه: * فهم المفاهيم الأساسية للتعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، ومتى يتم تطبيق كل نهج. * إعداد وتنظيف مجموعات البيانات الأولية باستخدام مكتبات Python القياسية لمعالجة البيانات لتهيئتها للنموذج. * بناء وتدريب النماذج التنبؤية الأساسية، بما في ذلك الانحدار الخطي وخوارزميات التصنيف الأساسية. * تطبيق تقنيات صارمة لتقييم أداء النموذج واختيار المقاييس المناسبة. * ممارسة المفاهيم التأسيسية في قابلية تفسير النموذج لفهم سبب قيام النموذج بتنبؤات محددة. * تكوين مفاهيم استمرارية النموذج الأساسية لتشغيل سير عمل التعلم الآلي البسيط. تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية وتقنيات إعداد البيانات قبل الانتقال إلى بناء النماذج وتقييمها عمليًا باستخدام مقتطفات التعليمات البرمجية والتمارين الموجهة. نحن نركز على الفهم العملي على البراهين النظرية. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين تمامًا المهتمين بالتعلم الآلي وعلوم البيانات. لا تتطلب خبرة سابقة في ML، فقط إلمام أساسي ببرمجة Python. ابدأ رحلتك في التعلم الآلي العملي اليوم.