التعلم الآلي الموجه في بايثون مع scikit-learn

إن التعلم الآلي تحت الإشراف هو العمود الفقري للتحليل التنبؤي الحديث، والذي يسمح للمنظمات بالتنبؤ بالاتجاهات، وتصنيف المعلومات، واتخاذ القرارات القائمة على البيانات. وإذا كنت تريد الانتقال من كتابة نصوص بايثون الأساسية إلى بناء نماذج تنبؤية ذكية، فإن فهم كيفية الاستفادة من المكتبات القياسية للصناعة هو خطوتك التالية الأساسية. في هذه الدورة التدريبية النصية، ستكتسب أساسا عمليا في التعلم تحت الإشراف باستخدام scikit-learn. وستتحول من فهم المفاهيم الأساسية للتعلم الآلي إلى إعداد البيانات، وتدريب التصنيف ونماذج الانحدار، وتقييم أدائها بثقة. ماذا ستتعلم: - فهم المفاهيم الأساسية للتعلم تحت الإشراف، بما في ذلك الاختلافات الرئيسية بين التصنيف والانحدار. - وضع نماذج تنبؤية لحل مهام التصنيف مثل معدلات ترك العملاء للخدمة ومهام الانحدار مثل التنبؤ بالأسعار. - تنفيذ قنوات قوية للمعالجة المسبقة لتنظيف البيانات، ومعالجة القيم المفقودة، وترميز المتغيرات الفئوية. - تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس حاسمة مثل الدقة، والدقة، والاستذكار، وتركيز المخاطر المرجح - التركيز المتوقع، والخطأ التربيعي المتوسط. - ضبط البارامترات الفائقة للنموذج باستخدام التحقق المتبادل لمنع التكيف المفرط وضمان إمكانية التعميم. - تطبيق طرق العمل الحديثة لبرنامج Scikit-learn، بما في ذلك واجهات برمجة التطبيقات Pipeline و Estimator، لكتابة شفرة نظيفة للتعلم الآلي جاهزة للإنتاج. سوف تبدأ باستكشاف المصطلحات الأساسية للتعلم الآلي وتدفق العمل للتعلم تحت الإشراف. ومن هناك، سوف تقرأ من خلال التفسيرات خطوة بخطوة، وتحلل مقتطفات واضحة من الشفرة، وتتقدم من خلال تدفقات العمل للتصنيف والارتداد، وتختتم مع ضبط النموذج المتقدم وتحسين خط الأنابيب. هذه الدورة مصممة للمبتدئين في التعلم الآلي وعلوم البيانات الذين لديهم إلمام أساسي بلغة بايثون. ولا تحتاج إلى خبرة سابقة في التعلم الآلي. ابدأ القراءة اليوم لفتح قوة النمذجة التنبؤية مع scikit-learn.