عن الدورة
تُعد أشجار القرار من الخوارزميات القوية والقابلة للتفسير في مجال تعلم الآلة. تهدف هذه الدورة إلى تقديم فهم كامل لبنية أشجار القرار وكيفية تقسيم البيانات باستخدام معايير مثل الإنتروبيا ومؤشر جيني. تبدأ الدورة بشرح المفاهيم الأساسية عبر استكشاف كيفية بناء نماذج تنبؤية بالاعتماد على تقسيمات متكررة للبيانات، ثم تنتقل إلى تطبيقات عملية باستخدام أدوات مثل واجهة Weka ونظام Java API ومكتبة Smile عالية الأداء لتطوير وضبط وتقييم النماذج. كما تركز على تقييم جودة النماذج باستخدام مصفوفة الارتباك ومقاييس الدقة وتقنيات التحقق المتقاطع، مما يمكن المتعلم من فهم متعمق لكيفية تحسين النموذج وتوليفه ليتناسب مع متطلبات العمل.
ماذا ستتعلم
- شرح أساسيات أشجار القرار وبنيتها ومعايير التقسيم
- بناء مصنفات أشجار القرار باستخدام Weka وJava API ومكتبة Smile
- تقييم النماذج باستخدام مصفوفات الارتباك وتقنيات التحقق المتقاطع
المتطلبات المسبقة
- خبرة سابقة بالتعامل مع مفاهيم تعلم الآلة الأساسية
- قدرة على استخدام الأدوات أو الطرق بشكل مستقل
المدرسون
Starweaver
Global Leaders in Professional & Technology Education
Tom Themeles
Educator & course developer | Keynote speaker | Advocate for data and AI literacy