أساسيات التعلم الآلي العملية باستخدام Python

التعلم الآلي هو التكنولوجيا الأساسية التي تدفع الذكاء الاصطناعي الحديث، ولكن البدء يتطلب فهمًا قويًا للمفاهيم الأساسية ومهارات التنفيذ العملي. توفر هذه الدورة مقدمة واضحة وخطوة بخطوة للمفاهيم والخوارزميات الأساسية للتعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف. ستنتقل من فهم الأساس النظري للتعلم الآلي إلى تطبيق هذه التقنيات لحل تحديات علم البيانات الشائعة باستخدام مكتبات Python القياسية في الصناعة. ما ستتعلمه: * فهم الاختلافات الأساسية بين نماذج التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف والتعلم المعزز. * تطبيق الخوارزميات الأساسية مثل الانحدار الخطي (Linear Regression)، والانحدار اللوجستي (Logistic Regression)، وأشجار القرار (Decision Trees)، وتجميع K-Means. * التدرب على تنظيف البيانات الواقعية وإعدادها وتحويلها خصيصًا لاستيعابها في نماذج التعلم الآلي. * تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس حاسمة مثل الدقة (precision)، والاستدعاء (recall)، ودرجة F1 (F1-score)، ومنحنيات ROC. * تكوين مسارات عمل النماذج الأساسية وتعلم طرق حفظ وتحميل النماذج المدربة للاستخدام المستقبلي. * بناء نصوص Python برمجية كاملة وعاملة لحل مشاكل التصنيف والانحدار باستخدام بيانات حقيقية. تبدأ الدورة بتحديد المصطلحات الرئيسية وإعداد بيئة Python الخاصة بك. ستستكشف بعد ذلك الخوارزميات الأساسية بشكل منهجي، مصحوبة بتمارين عملية ومكتوبة تركز على إعداد البيانات والتدريب والتقييم الموضوعي للنموذج. تم تصميم هذه الدورة خصيصًا للمبتدئين الذين ليس لديهم خبرة سابقة في التعلم الآلي. المعرفة الأساسية ببناء جملة Python مفيدة ولكنها ليست مطلوبة بشكل صارم. ابدأ رحلتك في علم البيانات والذكاء الاصطناعي اليوم من خلال إتقان أساسيات التعلم الآلي.