الانحدار اللوجستي: أسس تصنيف التعلم الآلي

يعد فهم كيفية اتخاذ الخوارزميات للقرارات الخطوة الأولى نحو إتقان التعلم الآلي. الانحدار اللوجستي هو أحد أكثر تقنيات التصنيف استخدامًا على نطاق واسع في الصناعة، حيث يدعم كل شيء بدءًا من اكتشاف البريد العشوائي وصولاً إلى التشخيصات الطبية. في هذه الدورة، ستنتقل من فهم النظرية الرياضية الأساسية وراء الانحدار اللوجستي إلى تنفيذ وتقييم نماذج التصنيف الخاصة بك. ستكتسب الثقة لإعداد ميزات مجموعات البيانات، وتدريب النماذج، وتفسير النتائج لحل مشاكل التنبؤ في العالم الحقيقي. ما ستتعلمه: - فهم الأسس الرياضية للانحدار اللوجستي، بما في ذلك دالة السيجمويد (sigmoid function) ونسب الأرجحية (odds ratios). - إعداد ومعالجة البيانات المهيكلة مسبقًا لمهام التصنيف باستخدام مكتبات Python الحديثة. - بناء وتدريب نماذج الانحدار اللوجستي الثنائية ومتعددة الفئات. - تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس رئيسية مثل الدقة (precision)، الاستدعاء (recall)، درجة F1 (F1-score)، و ROC-AUC. - تطبيق تقنيات التنظيم (regularization) لمنع التجاوز (overfitting) وتحسين تعميم النموذج. - تطبيق أفضل الممارسات باستخدام المسارات (pipelines) لتبسيط إعداد البيانات وتدريب النموذج. تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية والمفاهيم الإحصائية وراء القرارات الثنائية قبل الانتقال إلى تطبيقات الترميز العملية. ستقرأ شروحات منظمة وتحلل مقتطفات من كود Python توضح كيفية تنظيف البيانات وتدريب النماذج وتفسير تقارير التصنيف. تم تصميم هذه الدورة النصية لعلماء البيانات الطموحين والمحللين ومبتدئي البرمجة الذين يرغبون في الحصول على أساس متين في التعلم الآلي الخاضع للإشراف. لا يلزم وجود خبرة سابقة في التعلم الآلي، على الرغم من أن الإلمام الأساسي بـ Python مفيد. ابدأ في بناء مجموعة أدوات التعلم الآلي الخاصة بك اليوم من خلال إتقان أساسيات التصنيف.