كل الدورات
عن الدورة
تقدم دورة التعلم غير المراقب التطبيقي باستخدام بايثون طريقة شاملة لتطبيق خوارزميات التعلم غير المراقب على مجموعات البيانات الحقيقية. تركز الدورة على تقنيات مثل تقليل الأبعاد، تعلم التمثيلات، وتحليل التجمعات لاكتشاف هياكل مخفية ضمن البيانات غير المصنفة. كما تتناول موضوع النمذجة الموضوعية لاستخلاص الأفكار من النصوص باستخدام تمثيل الكلمات المتقدمة. بالإضافة إلى ذلك، ستتعلم كيفية التعامل مع البيانات المفقودة بطرق التقويم المشرف وغير المشرف، واستراتيجيات التعلم شبه المشرف. توفر الدورة فهمًا متقدمًا لكيفية تحسين أداء نماذج التعلم المراقب بالاستفادة من أساليب التعلم غير المراقب وتطبيقاتها العملية عبر Python.
ماذا ستتعلم
- تطبيق تقنيات التعلم غير المراقب مثل تقليل الأبعاد وتعلم التمثيلات
- تقييم وتحسين خوارزميات التجميع المختلفة
- استخدام النمذجة الموضوعية لتحليل النصوص واستكشاف المواضيع الرئيسية
- إدارة البيانات المفقودة باستخدام طرق تقويم مختلفة
- توظيف التعلم شبه المراقب للعمل مع البيانات ذات التسميات الجزئية
المتطلبات المسبقة
- خبرة عملية سابقة في مفاهيم التعلم الآلي الأساسية
- القدرة على استخدام الأدوات والأساليب بشكل مستقل
المدرسون
K
Kevyn Collins-Thompson
Associate Professor
المواضيع
التعلم الآلي
علم البيانات
تحليل البيانات
تمثيل البيانات
تحليل استكشافي للبيانات
التعلم غير المراقب
برمجة بايثون
التعلم المراقب
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
التعلم الآلي
علم البيانات
تحليل البيانات
تمثيل البيانات
تحليل استكشافي للبيانات
التعلم غير المراقب
برمجة بايثون
التعلم المراقب
Data Preprocessing
إعلان
إعلان