Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-data-analysis
استعراض دورة تعلم الآلة لتحليل البيانات
هل ترغب في توقع النتائج المستقبلية باستخدام بياناتك؟ توفر لك دورة “تعلم الآلة لتحليل البيانات” على Coursera الفرصة لذلك! تعتبر تعلم الآلة عملية تطوير واختبار وتطبيق خوارزميات تنبؤية لتحقيق هذا الهدف. هذه الدورة تعد امتدادًا للدورة الثالثة من التخصص، حيث ستتعلم مجموعة من المفاهيم الإضافية المهمة في تعلم الآلة.
نظرة عامة على المنهج الدراسي
تتضمن الدورة موضوعات رئيسية مثل مختصرات الشجرة التقريرية، الغابات العشوائية، تحليل الانحدار Lasso، وتحليل التجميع K-means.
1. الشجرة التقريرية
في هذه الجلسة، ستتعلم عن الشجرة التقريرية، وهي نوع من خوارزميات التنقيب عن البيانات التي تساعد في اختيار المتغيرات الأكثر أهمية في توقع المتغير المستهدف. ستستكشف عمليات تقسيم البيانات باستخدام قواعد بسيطة.
2. الغابات العشوائية
ستتعلم أيضًا عن الغابات العشوائية، التي تعمل على تعميم النتائج بشكل جيد على بيانات جديدة، مما يجعلها خيارًا قويًا في تعلم الآلة.
3. تحليل الانحدار Lasso
تحليل الانحدار Lasso هو طريقة لاختيار المتغيرات لنماذج الانحدار الخطي، وتهدف إلى الحصول على مجموعة من المتغيرات التي تقلل من خطأ التنبؤ. ستكتسب خبرة في استخدام طريقة التحقق المتقاطع K-fold لاختيار أفضل نموذج.
4. تحليل التجميع K-means
ستتعلم أيضًا كيفية استخدام تحليل التجميع K-means لتحديد مجموعات من الملاحظات في مجموعة بياناتك، مما يساعدك في تقييم الفروق بين المجموعات.
التوصية
أنصح بشدة بالتسجيل في هذه الدورة إذا كنت مهتمًا بتحليل البيانات وتعلم كيفية استخدام تقنيات تعلم الآلة لتحسين توقعاتك. توفر الدورة ميزات تعليمية متميزة ومفيدة، ومثالية لأولئك الذين يسعون إلى تطوير مهاراتهم في هذا المجال.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-data-analysis