كل الدورات
عن الدورة
تُعرف هذه الدورة المشاركين بأساسيات تحليل التجمع، وهو تقنية هامة في التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف، باستخدام برنامج SPSS. تتضمن الدورة استكشافًا نظريًا وعمليًا لمفاهيم وتقنيات تحليل التجمع، مع التركيز على طرق متعددة مثل التجميع الهرمي، التجميع باستخدام خوارزمية كي-مينز، وتقنيات التحليل المتدرج. يتعلّم المشاركون كيفية تطبيق تقنيات المعالجة المسبقة للبيانات، وتنفيذ وتحليل نتائج التجميع، وتقييم جودة التجمع باستخدام معايير مثل BIC وAIC، بالإضافة إلى استخدام المخططات الشجرية ومؤشرات السيلويت. تدمج الدورة بين المعرفة النظرية والعملية لتأهيل المتعلم لتطبيق التحليل في بيانات واقعية بكفاءة.
ماذا ستتعلم
- شرح مفاهيم التجمع وتمييز الطرق الهرمية وk-means والتحليل المتدرج
- تطبيق تقنيات المعالجة المسبقة والتجميع في SPSS لتقسيم البيانات
- تقييم جودة التجمع باستخدام معايير BIC/AIC ومخططات شجرية وأداء السيلويت
المتطلبات المسبقة
- معرفة أساسية في الإحصاء
- إلمام ببرمجيات SPSS أو برامج التحليل الإحصائي
المدرسون
E
EDUCBA
المواضيع
معالجة البيانات الأولية
خوارزميات التعلم الآلي
تقييم النماذج
التعلم الآلي التطبيقي
تصوير البيانات
التعلم غير الخاضع للإشراف
التعلم الآلي
الأساليب الإحصائية
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
معالجة البيانات الأولية
خوارزميات التعلم الآلي
تقييم النماذج
التعلم الآلي التطبيقي
تصوير البيانات
التعلم غير الخاضع للإشراف
التعلم الآلي
الأساليب الإحصائية
Data Analysis
Statistical Analysis
إعلان
إعلان