أساسيات تعلم الآلة: الخوارزميات وسير عمل بايثون

يشغل تعلم الآلة التطبيقات الذكية الحديثة، ولكن فهم مبادئه الأساسية ضروري قبل نشر الأنظمة المعقدة. تقدم هذه الدورة المكتوبة مقدمة منظمة للرياضيات، وسير عمل البيانات، والخوارزميات الكامنة وراء تعلم الآلة. ستطور فهمًا راسخًا لكيفية تعلم النماذج من البيانات، وكيفية إعداد مجموعات البيانات بشكل صحيح، وكيفية تقييم الأداء التنبؤي باستخدام بايثون. ما ستتعلمه: - فهم المصطلحات الأساسية لتعلم الآلة، ونماذج التعلم، والمبادئ الإحصائية - تنظيف ومعالجة البيانات المهيكلة مسبقًا باستخدام مكتبات بايثون الحديثة - تطبيق خوارزميات الإشراف الأساسية بما في ذلك الانحدار، والتصنيف، وأشجار القرار - تطبيق تقنيات التعلم غير المراقب مثل التجميع وتقليل الأبعاد - تقييم دقة النموذج باستخدام مقاييس التحقق القياسية وتقنيات التحقق المتقاطع - استكشاف سير عمل تعلم الآلة الحديثة، وطرق هندسة الميزات، وبناء خطوط الأنابيب الأساسية تبدأ الدورة بالمصطلحات والمفاهيم الرياضية الأساسية قبل أن ترشدك خلال شروحات مكتوبة واضحة وجولات عملية مع الأكواد. تم إنشاء هذه الدورة للمبتدئين، ومطوري البرامج، والمفكرين التحليليين الذين يرغبون في أساس واضح وخالٍ من الحشو في تعلم الآلة دون الحاجة إلى خبرة مسبقة متقدمة. ابدأ القراءة اليوم لإتقان أساسيات تعلم الآلة.