Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-machine-learning
مقدمة
في عالم التعلم الآلي، تُعتبر البيانات عاملاً حاسماً لتحقيق النجاح. تعتمد النماذج المستخدمة في التعلم العميق والتعلم الآلي على بيانات دقيقة ونظيفة للتعلم والتدريب. ولذا، فإن دورة ‘البيانات للتعلم الآلي’ المتاحة على منصّة كورسيرا تقدم مجموعة من الأدوات والمهارات اللازمة لفهم أهمية البيانات وتحسين جودة النماذج.
نظرة عامة على الدورة
تغطي هذه الدورة جميع العناصر الحيوية المتعلقة بالبيانات خلال مراحل التعلم والتدريب والتشغيل. بعد إكمال الدورة، ستكتسب المهارات اللازمة لفهم:
- العناصر الأساسية للبيانات
- التحيزات ومصادر البيانات
- تطبيق تقنيات لتحسين العمومية في نموذجك
- شرح عواقب فرط التكيف (Overfitting) وتحديد خيارات التخفيف
- تنفيذ إجراءات اختبار والتحقق المناسبة
محتوى الدورة
تتوزع الدورة في عدة أسابيع، موضحةً ما يلي:
- ما هو شكل البيانات الجيدة؟
في هذا الأسبوع، يتم استعراض كيفية تحويل البيانات المتناثرة وغير المعالجة إلى بيانات نظيفة وصالحة للتعلم. يتم التركيز على كيفية تفاعل احتياجات بياناتك مع مشكلتك وما هي العمليات اللازمة لاستعداد البيانات.
- تحضير بياناتك لنجاح التعلم الآلي
بعد تحديد مصادر البيانات لديك، تحتاج لجمعها جميعاً. يتناول هذا الأسبوع كيفية تحضير البيانات بشكل فعّال.
- هندسة الميزات لتحقيق المزيد من الفائدة والربح
يتناول هذا الأسبوع كيفية تحويل البيانات العامة إلى وقود ناجح لمشروعات التعلم الآلي المحددة.
- البيانات السيئة
تناقش البيانات السيئة والطرق المختلفة التي يمكن أن تسوء بها البيانات، مع التركيز على pitfalls في التعرف على البيانات ومعالجتها.
توصية
إذا كنت تبحث عن مهارات قوية في مجال البيانات والتعلم الآلي، فإن هذه الدورة هي خيار ممتاز. ستساعدك الدورة على تحسين نماذجك والمضي قدماً في مسيرتك المهنية في هذا المجال.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-machine-learning