البدء مع تعلم الآلة المؤتمت (أوتو إم إل)

تقدم هذه الدورة مدخلا عمليا إلى منصات تعلم الآلة المؤتمت (AutoML) وكيف تساعد المؤسسات على تجاوز قيود التوسع في سير العمل التقليدي لتعلم الآلة. ستتعلم لماذا نشأ AutoML: تقليل الوقت اللازم للتجريب، توحيد عملية المقارنة، وتمكين الفرق من الوصول إلى نماذج قوية دون كتابة كل خطوة يدويا. تركز الدورة على فهم عملية البحث عن النماذج وكيف يمكن التحكم فيها عبر قيود ومعايير واضحة، وكيف تقرأ إشارات لوحة الصدارة لفهم المفاضلات بين الدقة والتعقيد والتعميم. ستتدرب على تحسين المعلمات الفائقة (Hyperparameters) بشكل منظم باستخدام مقاييس محددة للمقارنة وإعدادات بحث قابلة للضبط، مع فهم أثر ذلك على الأداء والاستقرار. كما تتعلم كيفية التعامل مع التجميعات (Ensembles) وتفسير سبب تفوقها أحيانا. وفي جانب النشر، ستتعرف على كيفية اختيار وتصدير مخرجات H2O AutoML مثل MOJO أو POJO لدمج النموذج في بيئات الإنتاج. بنهاية الدورة ستكون قادرا على استخدام AutoML بوعي: تسريع التجريب دون فقدان السيطرة، وتحويل أفضل النماذج إلى عناصر قابلة للتشغيل في الأنظمة الحقيقية.

• شرح سبب ظهور AutoML وكيف يقلل قيود التوسع في سير عمل تعلم الآلة التقليدي
• التحكم في بحث النماذج وتفسير نتائجه باستخدام القيود والتجميعات وإشارات لوحة الصدارة
• تطبيق تحسين منظم للمعلمات الفائقة باستخدام مقارنة مبنية على المقاييس وضوابط البحث
• نشر نماذج H2O AutoML عبر اختيار وتصدير مخرجات MOJO أو POJO للاستخدام في الإنتاج

• No deep prior experience is required, but basic computer and internet skills are helpful
• Ability to read course instructions in English and complete short practice activities