Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/the-nuts-and-bolts-of-machine-learning
تعتبر دورة “أساسيات تعلم الآلة” الجزء السادس من مجموعة دورات شهادة التحليل المتقدم للبيانات من جوجل. تهدف هذه الدورة إلى تعليم الدارسين كيفية استخدام خوارزميات وإحصائيات تعلم الآلة لتعليم أنظمة الكمبيوتر اكتشاف الأنماط في البيانات. كأحد أدوات المحترفين في مجال البيانات، تُستخدم تعلم الآلة لتحليل كميات هائلة من البيانات، وحل المشكلات المعقدة، وإجراء تنبؤات دقيقة.
خلال هذه الدورة، سيقوم المتعلمون بدراسة نوعين أساسيين من تعلم الآلة: التعلم المراقب وغير المراقب، بالإضافة إلى تطبيق تقنيات مختلفة لحل المشاكل في البيئات العملية.
ملخص المناهج الدراسية
أنواع تعلم الآلة المختلفة
تبدأ الدورة باستكشاف المفاهيم الأساسية لتعلم الآلة ودور تعلم الآلة في علم البيانات. ثم يتم مراجعة الأنواع الأربعة الرئيسية لتعلم الآلة: المراقب، غير المراقب، التعلم المعزز، والتعلم العميق.
خطوات العمل لبناء نماذج معقدة
يتعلم الطلاب كيف يستخدم محترفو البيانات سير عمل منظم لتعلم الآلة. سيكتشفون الخطوات الرئيسية في سير العمل وأهمية كل خطوة في العملية العامة. ثم سيتعرفون على كيفية تطبيق نماذج تعلم الآلة المحددة على مشاكل العمل.
تقنيات التعلم غير المراقب
سيتعلم الطلاب المزيد عن أحد الأنواع الرئيسية لتعلم الآلة: التعلم غير المراقب. سيستكشفون الفرق بين التقنيات المراقبة وغير المراقبة، بالإضافة إلى مزايا واستخدامات كل نهج. بعد ذلك، سيتعلمون كيفية تطبيق نموذجين من التعلم غير المراقب: التجميع وK-الأقرب.
النمذجة المعتمدة على الأشجار
بعد ذلك، سيركز الطلاب على التعلم المراقب. سيتعلمون كيفية اختبار وتحليل أداء نماذج تعلم الآلة المراقبة مثل شجرة القرار، والغابة العشوائية، وزيادة التدرج.
مشروع نهاية الدورة
سيكتمل المتعلمون مشروع نهاية الدورة من خلال تطبيق نماذج تعلم الآلة المختلفة على مجموعة بيانات لموقف عمل.
باختصار، توفر هذه الدورة فوائد قيمة لكل من يرغب في التعمق في فهم تعلم الآلة وكيفية تطبيقه في العالم الواقعي. أنها مناسبة للمبتدئين والأشخاص ذوي الخبرة على حد سواء.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/the-nuts-and-bolts-of-machine-learning