التعلم الموجه: انحدار وتصنيف وتجميع

يشمل هذا المقرر برنامجًا موسعًا يغطي تقنيات التعلم الموجه وغير الموجه لتعزيز المهارات في نمذجة وتحليل البيانات. يتعلم المشاركون تقنيات الانحدار الخطي واللوجستي للتنبؤ وتصنيف البيانات واختيار الطرق المناسبة لمشاريعهم. كما يغطي نماذج الأشجار القرار، الغابات العشوائية، ونماذج نايف بايز التي تساهم في دقة التحليل والتنبؤات. بالإضافة إلى ذلك، يشرح تطبيق خوارزمية K-Means لتجميع البيانات وتحديد الأنماط وحل مشكلات مثل تقسيم البيانات والتعرف عليها. يهدف المقرر إلى تمكين المشاركين من معالجة تحديات العالم الحقيقي باستخدام تقنيات تعلم آلي فعالة.

• إجادة تقنيات الانحدار الخطي واللوجستي
• تطبيق نماذج الأشجار القرار، الغابات العشوائية، ونايف بايز
• استخدام خوارزمية K-Means لتجميع البيانات
• حل المشكلات الواقعية باستخدام أساليب التعلم الآلي

• مهارات أساسية في الحاسوب والإنترنت
• القدرة على فهم تعليمات المقرر والقيام بالتدريبات القصيرة