تعلم الآلة والتحليلات التنبؤية باستخدام Python للمبتدئين

يُحدث تعلم الآلة تحولاً في كيفية اتخاذ القرارات في مختلف الصناعات، ولكن البدء في الرياضيات والبرمجة قد يبدو مربكًا. تعمل هذه الدورة على تبسيط الخوارزميات المعقدة إلى شروحات Python واضحة وخطوة بخطوة وأمثلة برمجية مكتوبة. سوف تنتقل من فهم مفاهيم البيانات الأساسية إلى بناء النماذج التنبؤية وتقييمها وضبطها بثقة. من خلال تعلم كيفية تنظيف البيانات، وهندسة الميزات، وتنفيذ الخوارزميات الأساسية باستخدام المكتبات القياسية في الصناعة، ستطور المهارات العملية اللازمة لحل المشكلات التحليلية في العالم الحقيقي. ماذا ستتعلم: - فهم المفاهيم الأساسية لتعلم الآلة، بما في ذلك نماذج التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف. - إعداد وتنظيف مجموعات البيانات الأولية باستخدام تقنيات معالجة البيانات الحديثة وهندسة الميزات. - بناء نماذج تنبؤية باستخدام الانحدار الخطي، والانحدار اللوجستي، وأشجار القرار، والغابات العشوائية. - تقييم أداء النموذج بدقة باستخدام مقاييس الدقة (precision)، والاستدعاء (recall)، ودرجة F1، ومنحنيات ROC. - تطبيق أنماط تصميم خطوط الأنابيب (pipelines) لضمان سير عمل بيانات قابل للتكرار وتجنب تسرب البيانات. - تنفيذ الشبكات العصبية الأساسية وخوارزميات التجميع للتعرف على الأنماط المعقدة. يبدأ المنهج بالمصطلحات الأساسية وأساسيات إعداد البيانات قبل الانتقال إلى النمذجة التنبؤية العملية. سوف تتقدم من النماذج الخطية البسيطة إلى الأساليب المجمعة المعقدة، وتنتهي بتقييم النماذج وتصميم خطوط الأنابيب. هذه الدورة مصممة للمبتدئين تمامًا في مجال تعلم الآلة، ومحللي البيانات الطموحين، ومطوري البرامج الذين يرغبون في توسيع مهاراتهم في التحليلات التنبؤية. لا يلزم وجود خبرة سابقة في تعلم الآلة. ابدأ القراءة اليوم لإطلاق العنان لإمكانيات النمذجة التنبؤية باستخدام Python.