بناء نماذج الانحدار والتصنيف والتجميع

في مشاريع التعلم الآلي، الهدف الأساسي غالباً هو تطوير نموذج قادر على اتخاذ القرارات والتنبؤ بمختلف السيناريوهات لمساعدة الأعمال على فهم نفسها وعملائها وبيئتها بشكل أفضل. تُبنى هذه النماذج باستخدام عدة خوارزميات ويجب اختيار الأنسب بناءً على المهمة المطلوبة. تعرض الدورة الطرق المختلفة لبناء وتقييم نماذج الانحدار التي تتعامل مع البيانات العددية، ونماذج التصنيف التي تقسم البيانات إلى فئات، ونماذج التجميع التي تكشف عن أنماط في البيانات غير المصنفة، مع التركيز على الأداء وجودة النماذج.

• تدريب وتقييم نماذج الانحدار الخطي
• بناء نماذج تصنيف ثنائية ومتعددة الفئات
• تقييم وتحسين أداء نماذج التصنيف
• تدريب وتقييم نماذج التجميع لاكتشاف الأنماط