مراجعة وتوصية بدورة “خوارزميات التعلم الآلي: التعلم الخاضع من البداية إلى النهاية”

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-classification-algorithms

مقدمة الدورة

تعتبر دورة “خوارزميات التعلم الآلي: التعلم الخاضع من البداية إلى النهاية” واحدة من الدورات المميزة المتاحة على منصة Coursera. تهدف هذه الدورة إلى تقديم مفاهيم وأساسيات مشروع التعلم الآلي، وتوجيه المتعلمين نحو تطبيق تقنيات التعلم الخاضع على دراسات حالة حقيقية. سيتعرف الطلاب على خوارزميات مثل الأشجار القرارية، وجيران الأقرب، وآلات الدعم المتجهة، وكيفية استخدامها في سيناريوهات الأعمال.

نظرة عامة على المنهج الدراسي

تتكون الدورة من أربعة أسابيع، كل أسبوع يركز على جانب مختلف من التعلم الخاضع:

1. التصنيف باستخدام الأشجار القرارية و k-NN: يتم تقديم الأساسيات المتعلقة بالتعلم الخاضع والتصنيف، مع التركيز على خوارزميات الأشجار القرارية و k-NN. ستبدأ بتعلم كيفية البرمجة عبر Jupyter notebooks.
2. وظائف للمتعة والربح: تتناول هذه المرحلة خوارزميات الانحدار، مع تقديم فكرة العثور على الخطوط ومعايير التحسين والتحديات المرتبطة.
3. الانحدار للتصنيف: آلات الدعم المتجهة: تعرف على كيفية استخدام الانحدار للتصنيف وفهم الأجزاء الأساسية التي تكون خوارزميات آلات الدعم المتجهة.
4. مقارنة النماذج: تعلم كيفية تقييم أداء النموذج الخاص بك والحصول على أفضل أداء.

أهمية الدورة

تساعد هذه الدورة المتعلمين على فهم الفروق الدقيقة في إعداد البيانات والتحديات الشائعة عند تطبيق التعلم الآلي. بفضل التطبيق العملي وخبرات التفاعل مع البيانات الحقيقية، يمكن للمتعلمين تعزيز مهاراتهم واستخدامها لتحقيق أهدافهم التجارية.

التوصية

إذا كنت تبحث عن دورة تدريبية تساعدك في تطوير مهارات التعلم الآلي، فإن هذه الدورة تعد خيارًا ممتازًا. هي مناسبة للمهتمين بتطبيق التقنيات الحديثة في مجال الأعمال وتحليل البيانات.

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-classification-algorithms