Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ibm-unsupervised-machine-learning
مقدمة حول الدورة
تقدم دورة “تعلم الآلة غير المراقب” على منصة كورسيرا مقدمة شاملة عن نوع مهم من تعلم الآلة، وهو التعلم غير المراقب. تعتمد هذه الدورة على تقديم أساليب فعالة لاستخراج الرؤى من مجموعات البيانات التي لا تحتوي على متغير هدف أو تمييز.
تفاصيل الدورة
تتضمن الدورة عدة وحدات رئيسية، تبدأ بتقديم تقنية K-means التي تعتبر واحدة من أكثر خوارزميات التجميع شيوعًا. سيتعرف المشاركون على النظرية وراء هذه الخوارزمية بالإضافة إلى تطبيقات عملية توضح كيفية استخدامها.
محتوى الدورة
- مقدمة في التعلم غير المراقب وK-means: تعرف على أساسيات التعلم غير المراقب وتطبيقاته، وتعلم كيفية استخدام خوارزمية K-means.
- مقاييس المسافة والعقبات الحسابية: استكشاف التحديات المتعلقة بخوارزميات التجميع وكيفية التغلب عليها.
- اختيار خوارزمية التجميع: تعلم كيفية مقارنة خوارزميات التجميع لتحديد الأنسب لبياناتك.
- تقليل الأبعاد: مقدمة حول تقنية تقليل الأبعاد وتحليل المكونات الرئيسية التي تعتبر أساسًا في التعامل مع البيانات الكبيرة.
- تقليل الأبعاد غير الخطية والمعتمد على المسافة: تعلم أساليب أكثر قوة مثل تحليل المكونات الرئيسية غير الخطية وتقنية التدرج متعدد الأبعاد.
- تحليل المصفوفة: مقدمة حول تحليل المصفوفة، وهي تقنية قوية في مجالات معالجة النصوص والبيانات الكبيرة.
- المشروع النهائي: استخدام جميع المهارات المكتسبة خلال الدورة لتسليط الضوء على قدراتك في التعلم غير المراقب.
توصيات
إذا كنت مهتمًا بتعلم ميزات التعلم غير المراقب وتحليل البيانات بطريقة متقدمة، فإن هذه الدورة هي الخيار المثالي لك. تقدم الدورة مزيجًا مثاليًا من النظرية والتطبيق العملي، مما يمنح المشاركين الثقة لتطبيق ما تعلموه في مشاريعهم الشخصية أو المهنية.
ختام
في نهاية هذه الدورة، ستكون قد اكتسبت مهارات هامة في التعلم غير المراقب، مما سيكون له تأثير إيجابي على مسيرتك المهنية في مجال تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ibm-unsupervised-machine-learning