Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning
مقدمة حول الدورة
يُعد التعلم الآلي من أكثر المجالات جاذبية في العالم التكنولوجي الحديث. ويتطلب التعلم في هذا المجال إلمامًا قويًا بالأسس والنظريات. تعد دورة “التعلم الآلي تحت الإشراف: الانحدار والتصنيف” جزءًا من تخصص التعلم الآلي المقدم من DeepLearning.AI بالتعاون مع Stanford Online، وهي مناسبة للمبتدئين الذين يسعون لفهم كيفية بناء نماذج التعلم الآلي في بايثون.
نظرة عامة على الدورة
في هذه الدورة، ستتعلم كيفية بناء نماذج التعلم الآلي باستخدام مكتبات بايثون الشهيرة مثل NumPy و scikit-learn. ستتعرف على أساليب الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي في سياق المهام التنبؤية وتصنيف البيانات.
تفاصيل المنهج
الأسبوع الأول: مقدمة في التعلم الآلي
ترحب بك هذه الدورة في عالم التعلم الآلي مع خلفية غنية حول كيف ساهمت في تشكيل تعليم الملايين من المتعلمين السابقين.
الأسبوع الثاني: الانحدار مع متغيرات إدخال متعددة
ستوسع معرفتك في الانحدار الخطي لتشمل ميزات إدخال متعددة، وستتعلم أيضًا أساليب لتحسين أداء النموذج، بما في ذلك تحسين العوامل المميزة والانحدار البوليني.
الأسبوع الثالث: التصنيف
ستتعلم كيفية استخدام نموذج الانحدار اللوجستي للتصنيف. كما ستتعرف على مشكلة التضخيم الزائد وسُبل التعامل معها بواسطة طريقة تُسمى الانتظام.
لماذا توصي بهذه الدورة؟
إن دورة “التعلم الآلي تحت الإشراف: الانحدار والتصنيف” تقدم مزيجًا متميزًا من النظرية والممارسة. حيث توفر لك الأساس اللازم في تعلم الآلي وتفتح لك الأبواب لدخول هذا المجال الرائع. كما أن التركيز على بايثون يجعلك مستعدًا لمواجهة التحديات الحقيقية التي تواجهها في البيئات العملية.
خاتمة
إذا كنت مهتمًا بتطوير مهاراتك في التعلم الآلي، فإن هذه الدورة هي الخيار المثالي لك. إن المتطلبات المبدئية منخفضة، ويعمل على إعدادك لتصبح محترفًا في هذا المجال.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning