كل الدورات
عن الدورة
تهدف هذه الدورة إلى تطوير مهارات المتعلمين في بناء نماذج تعلّم آلي قوية وجاهزة للإنتاج تلبي أهداف الأعمال بثبات. تركز الدورة على بناء نماذج الغابات العشوائية، تنفيذ أنظمة مراقبة تلقائية لضمان سلامة النموذج على المدى الطويل، وإنشاء خطوط عمل قابلة للإعادة تضمن استمرارية العمليات. تتناول الدورة العناصر الحاسمة لضمان فعالية النماذج مثل مراقبة الانحراف الإحصائي، تحسين استخراج الميزات بشكل يوازن بين القوة التنبؤية وقابلية التفسير، واستخدام التقنيات المناسبة للمقارنة عبر خوارزميات متعددة لضمان تعميم النموذج على بيانات جديدة ومتغيرة.
ماذا ستتعلم
- تطوير أنظمة تعلم آلي قوية تعزز قيمة الأعمال المستدامة
- تنفيذ مراقبة انحراف إحصائي للحفاظ على موثوقية النماذج
- توازن استخراج الميزات بين القوة التنبؤية والتفسيرية
- تطبيق تقنيات التحقق المتقاطع والمقارنة بين الخوارزميات لضمان تعميم النموذج
المتطلبات المسبقة
- إلمام أساسي بالموضوع ومصطلحاته
- الاستعداد للتطبيق عبر التمارين العملية أو دراسة الحالة
المدرسون
H
Hurix Digital
المواضيع
التعلم الآلي
علوم البيانات
تحليل البيانات
تحليل الانحدار
الطرق الإحصائية
خوارزمية الغابات العشوائية
عمليات التعلم الآلي
تقييم النماذج
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
التعلم الآلي
علوم البيانات
تحليل البيانات
تحليل الانحدار
الطرق الإحصائية
خوارزمية الغابات العشوائية
عمليات التعلم الآلي
تقييم النماذج
Predictive Modeling
Algorithms
إعلان
إعلان