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.
يعد التعلم الآلي مجالًا متقدمًا وشائعًا في العلوم والرياضيات. إن عملية بناء نموذج جيد للتعلم الآلي هي عملية تكرارية ويمكن أن تكون مملة إلى حد ما. الجهد المطلوب لبناء نموذج دقيق وقوي ليس بالأمر الهين. يمكن أن يكون تدريب النماذج وتحسينها وضبط المعلمات واختيار الميزات الأساسية والقيمة مهامًا مملة ومعقدة. سأقوم بمراجعة ضبط المعلمة الفائقة مع Auto Animals خاصة فيما يتعلق باختيار النموذج باستخدام تحسين Bayesian. سنستمر في تقليل عدد الميزات من أجل إجراء التصنيف. في وحدة ماتلاب هذه، سوف تكتشف كيف يمكن استخدام ماتلاب للتعلم الآلي (ML) في ماتلاب باستخدام التعلم الآلي التلقائي AutoML.
بعد الانتهاء من هذه الوحدة، ستتمكن من تطبيق ما تعلمته على أي مشروع أو مهمة تتضمن التعلم الآلي. يمكن أن يكون مفيدًا في القطاع الخاص والحكومي وحتى الأوساط الأكاديمية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن تطبيقه على أي مشاريع شخصية أو منزلية تعمل عليها، مثل المنزل الذكي أو نظام المنزل الذكي.
ستكتشف كيف يمكن استخدام MATLAB للتعلم الآلي باستخدام AutoML، وستتعلم أهمية البيانات والخصائص، وستفهم مفهوم ضبط المعاملات الفائقة، بما في ذلك اختيار النماذج باستخدام تحسين بايز واختيار الخصائص للتصنيف.
تغطي الوحدة التعلم الآلي التلقائي في MATLAB (AutoML)، واختيار الخصائص، وضبط المعاملات الفائقة.
بعد إتمام الوحدة، يمكنك تطبيق ما تعلمته على أي مشروع أو مهمة تتضمن التعلم الآلي، سواء في القطاع الخاص أو الحكومة أو الأوساط الأكاديمية أو المشاريع الشخصية أو المنزلية كنظام المنزل الذكي.
يساعد هذا المقرر على تطوير مهارات في التعلم الآلي الآلي (Automated Machine Learning)، وGoogle AutoML، والتعلم الآلي (Machine Learning)، وخوارزميات التعلم الآلي (Machine Learning Algorithms)، وأساليب التعلم الآلي (Machine Learning Methods)، وMATLAB.