تعلم الآلة بالعربي || Machine Learning in Arabic
Description
تهدف هذه الدورة إلى تزويد المتعلمين بفهم شامل لتعلم الآلة، بدءًا من المفاهيم الأساسية وصولًا إلى الخوارزميات المتقدمة. تغطي الدورة مجموعة واسعة من المواضيع، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، وتقنيات الانحدار، وأشجار القرار، والشبكات العصبية، وتقليل الأبعاد، والتعلم بالتعزيز.
تبدأ الدورة بتقديم شامل لتعلم الآلة، مع استكشاف الأنواع المختلفة للتعلم والتمييز بينها، مثل التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف. ثم نتعمق في نماذج الانحدار الخطي البسيطة والمتعددة، مع التركيز على دالة التكلفة وكيفية تحسينها باستخدام تقنيات مثل التدرج اللحظي. كما نتناول أهمية توسيع نطاق الميزات وكيفية اختيار معدل التعلم المناسب لضمان التقارب.
بعد ذلك، ننتقل إلى نماذج الانحدار اللوجستي وتصنيف البيانات، مع شرح مفهوم حدود القرار وكيفية التعامل مع مشكلات فرط التخصيص والنقص في التخصيص باستخدام تقنيات التنظيم. نقدم أيضًا نظرة عامة على الشبكات العصبية، بما في ذلك وظائف التنشيط والتحسين المتقدم باستخدام خوارزمية Adam.
تستكشف الدورة أيضًا أدوات تشخيص تعلم الآلة لتقييم النماذج وتحسينها، مع التركيز على مفاهيم التحيز والتباين وكيفية استخدام منحنيات التعلم لتحديد المشكلات المحتملة. كما نتناول تقنيات هندسة الميزات وكيفية اختيار الميزات المناسبة لتحسين أداء النموذج.
بالإضافة إلى ذلك، تغطي الدورة أشجار القرار وكيفية بنائها باستخدام مقاييس مثل الإنتروبيا وكسب المعلومات. نستكشف أيضًا كيفية التعامل مع الميزات الفئوية والمستمرة، ونقدم مفهوم أشجار الانحدار. كما نتناول تقنيات مثل تجميع العينات مع الاستبدال وخوارزميات الغابة العشوائية وXGBoost.
أخيرًا، ننتقل إلى التعلم غير الخاضع للإشراف، مع التركيز على تقنيات التجميع مثل K-means وتقنيات الكشف عن الحالات الشاذة وتقليل الأبعاد باستخدام تحليل المكونات الرئيسية (PCA). نقدم أيضًا مقدمة للتعلم بالتعزيز.
في نهاية الدورة، سيكون لدى المتعلمين فهم قوي لأساسيات تعلم الآلة وسيكونون قادرين على تطبيق هذه المفاهيم على مجموعة متنوعة من المشكلات الواقعية. ستزودهم الدورة بالمهارات اللازمة لمتابعة المزيد من الدراسات المتقدمة في مجال تعلم الآلة أو للعمل في وظائف تتطلب معرفة بتقنيات تعلم الآلة.
تتضمن الدورة أيضًا أمثلة عملية وتمارين لتعزيز الفهم وتطوير المهارات العملية. يتم تشجيع المتعلمين على المشاركة بنشاط في المناقشات وطرح الأسئلة لضمان فهمهم الكامل للمفاهيم المطروحة.
تعتمد الدورة على أحدث الأبحاث والتطورات في مجال تعلم الآلة، وتهدف إلى تزويد المتعلمين بالمعرفة والمهارات اللازمة لمواكبة التغيرات السريعة في هذا المجال.
تهدف الدورة أيضًا إلى تعزيز التفكير النقدي وحل المشكلات لدى المتعلمين، وتشجيعهم على تطبيق مفاهيم تعلم الآلة بطرق مبتكرة لحل المشكلات التي تواجههم في مجالاتهم المختلفة.
أهم النقاط المستفادة:
فهم شامل لمفاهيم تعلم الآلة الأساسية.
القدرة على تطبيق خوارزميات تعلم الآلة على مشاكل واقعية.
معرفة بتقنيات تقييم وتحسين نماذج تعلم الآلة.
فهم لأهمية هندسة الميزات واختيار الميزات المناسبة.
القدرة على استخدام أدوات تشخيص تعلم الآلة لتحديد المشكلات المحتملة.
معرفة بتقنيات التعلم غير الخاضع للإشراف مثل التجميع وتقليل الأبعاد.
فهم أساسيات التعلم بالتعزيز.
تبدأ الدورة بتقديم شامل لتعلم الآلة، مع استكشاف الأنواع المختلفة للتعلم والتمييز بينها، مثل التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف. ثم نتعمق في نماذج الانحدار الخطي البسيطة والمتعددة، مع التركيز على دالة التكلفة وكيفية تحسينها باستخدام تقنيات مثل التدرج اللحظي. كما نتناول أهمية توسيع نطاق الميزات وكيفية اختيار معدل التعلم المناسب لضمان التقارب.
بعد ذلك، ننتقل إلى نماذج الانحدار اللوجستي وتصنيف البيانات، مع شرح مفهوم حدود القرار وكيفية التعامل مع مشكلات فرط التخصيص والنقص في التخصيص باستخدام تقنيات التنظيم. نقدم أيضًا نظرة عامة على الشبكات العصبية، بما في ذلك وظائف التنشيط والتحسين المتقدم باستخدام خوارزمية Adam.
تستكشف الدورة أيضًا أدوات تشخيص تعلم الآلة لتقييم النماذج وتحسينها، مع التركيز على مفاهيم التحيز والتباين وكيفية استخدام منحنيات التعلم لتحديد المشكلات المحتملة. كما نتناول تقنيات هندسة الميزات وكيفية اختيار الميزات المناسبة لتحسين أداء النموذج.
بالإضافة إلى ذلك، تغطي الدورة أشجار القرار وكيفية بنائها باستخدام مقاييس مثل الإنتروبيا وكسب المعلومات. نستكشف أيضًا كيفية التعامل مع الميزات الفئوية والمستمرة، ونقدم مفهوم أشجار الانحدار. كما نتناول تقنيات مثل تجميع العينات مع الاستبدال وخوارزميات الغابة العشوائية وXGBoost.
أخيرًا، ننتقل إلى التعلم غير الخاضع للإشراف، مع التركيز على تقنيات التجميع مثل K-means وتقنيات الكشف عن الحالات الشاذة وتقليل الأبعاد باستخدام تحليل المكونات الرئيسية (PCA). نقدم أيضًا مقدمة للتعلم بالتعزيز.
في نهاية الدورة، سيكون لدى المتعلمين فهم قوي لأساسيات تعلم الآلة وسيكونون قادرين على تطبيق هذه المفاهيم على مجموعة متنوعة من المشكلات الواقعية. ستزودهم الدورة بالمهارات اللازمة لمتابعة المزيد من الدراسات المتقدمة في مجال تعلم الآلة أو للعمل في وظائف تتطلب معرفة بتقنيات تعلم الآلة.
تتضمن الدورة أيضًا أمثلة عملية وتمارين لتعزيز الفهم وتطوير المهارات العملية. يتم تشجيع المتعلمين على المشاركة بنشاط في المناقشات وطرح الأسئلة لضمان فهمهم الكامل للمفاهيم المطروحة.
تعتمد الدورة على أحدث الأبحاث والتطورات في مجال تعلم الآلة، وتهدف إلى تزويد المتعلمين بالمعرفة والمهارات اللازمة لمواكبة التغيرات السريعة في هذا المجال.
تهدف الدورة أيضًا إلى تعزيز التفكير النقدي وحل المشكلات لدى المتعلمين، وتشجيعهم على تطبيق مفاهيم تعلم الآلة بطرق مبتكرة لحل المشكلات التي تواجههم في مجالاتهم المختلفة.
أهم النقاط المستفادة:
فهم شامل لمفاهيم تعلم الآلة الأساسية.
القدرة على تطبيق خوارزميات تعلم الآلة على مشاكل واقعية.
معرفة بتقنيات تقييم وتحسين نماذج تعلم الآلة.
فهم لأهمية هندسة الميزات واختيار الميزات المناسبة.
القدرة على استخدام أدوات تشخيص تعلم الآلة لتحديد المشكلات المحتملة.
معرفة بتقنيات التعلم غير الخاضع للإشراف مثل التجميع وتقليل الأبعاد.
فهم أساسيات التعلم بالتعزيز.
Course Progress
0/47
Your Progress
Let's get started! 📚
0%
0 completed
47 total lessons
Log in to save progress
Sign in to track your learning journey and save progress across devices.