هل أعجبتك المعاينة؟
هذا هو الدرس الأول المجاني. احصل على وصول كامل — اطلب عرضًا تجريبيًا أو سجّل الدخول.
هل أعجبتك المعاينة؟
هذا هو الدرس الأول المجاني. احصل على وصول كامل — اطلب عرضًا تجريبيًا أو سجّل الدخول.
في هذه الدورة، ستتعلم أساسيات نمذجة التصنيف باستخدام التعلم الآلي. ستفحص خط أنابيب نموذج التصنيف النموذجي والمشكلات التي يطبق عليها التصنيف. سوف تتعلم أيضًا كيفية جمع ومعالجة وتحليل البيانات اللازمة لإنشاء نموذج تصنيف قابل للتطبيق.
سيتم شرح نماذج التصنيف الأكثر شيوعًا ومناقشة المفاضلات بين النماذج، بما في ذلك النصائح العملية لتنفيذها. تقدم هذه الدورة أيضًا تعريفًا بالشبكات العصبية وتطبيقاتها ضمن نماذج التصنيف. ستتم مناقشة التحديات المشتركة بحيث يمكنك التأكد من أن النماذج التي تقوم بإنشائها عادلة وجديرة بالثقة وقوية. أخيرًا، ستتاح لك الفرصة لمراجعة العديد من دراسات الحالة لنماذج التصنيف حتى تتمكن من معرفة كيفية عملها بالتفصيل. بنهاية هذه الدورة، يجب أن تكون قادرًا على تصميم نموذج تصنيف وتحليله والتحقق منه وتنفيذه، وكذلك فهم الآثار المترتبة على استخدامه.
في نهاية الدورة، ينبغي أن تكون قادرًا على تصميم نموذج تصنيف وتحليله والتحقق منه وتنفيذه، فضلًا عن فهم آثار استخدامه.
تغطي الدورة نماذج التصنيف الشائعة، بما فيها الانحدار، وNaive Bayes، وآلات المتجهات الداعمة، وأشجار القرار، ونماذج الغابة العشوائية، والتعزيز التدريجي، وk أقرب جار، والنماذج متعددة الفئات، والمحولات والشبكات العصبية.
نعم. تُقدّم الدورة الشبكات العصبية وتطبيقاتها ضمن نماذج التصنيف، بما فيها تصنيف الصور والشبكات العصبية التلافيفية.
تناقش الدورة التحديات الشائعة كمشكلات جمع البيانات، والقابلية للتفسير، والتحيز والعدالة، والهجمات العدائية، والتحديات الناشئة، حتى تتمكن من ضمان أن تكون نماذجك عادلة وموثوقة وقوية.
نعم. تتضمن الدورة دراسات حالة لنماذج تصنيف مُطبَّقة، تغطي سلوك العملاء والطب والرعاية الصحية وتصنيف الصور.