كل الدورات
عن الدورة
تركز هذه الدورة على تقنيات التعلم الآلي الموجه باستخدام مكتبة scikit-learn في بايثون لتحليل البيانات الرياضية الواقعية، حيث يتم استخدام خوارزميات مثل آلات الدعم المتجهة، أشجار القرار، الغابات العشوائية، والانحدار الخطي واللوغستي لتوقع نتائج الأداء الرياضي. يستعرض المتعلمون بيانات من الدوريات الاحترافية وأجهزة قابلة للارتداء لفهم كيف يمكن تطبيق أساليب التصنيف والانحدار في التحليلات الرياضية. وبنهاية الدورة، يكتسب المتعلمون فهمًا واسعًا حول استخدام نماذج التعلم الآلي لتحسين التحليل الرياضي عبر مختلف الفعاليات والأنشطة الرياضية.
ماذا ستتعلم
- فهم تطبيق تقنيات التصنيف والانحدار في التحليلات الرياضية
- استخدام مكتبة scikit-learn لتقنيات التعلم الموجه
- تحليل بيانات رياضية حقيقية لفهم الخوارزميات
- توقع نتائج في الأداء الرياضي باستخدام النماذج
- تطبيق طرق مثل SVM، أشجار القرار، والغابات العشوائية
المتطلبات المسبقة
- معرفة أساسية بلغة بايثون
- يفضل إتمام دورات تمهيدية في بايثون
المدرسون
C
Christopher Brooks
Associate Professor
المواضيع
تحليل البيانات
علوم البيانات
التعلم الموجه
خوارزميات التعلم الآلي
النمذجة التنبؤية
التعلم التطبيقي
تعلم الآلة
تقييم النماذج
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
تحليل البيانات
علوم البيانات
التعلم الموجه
خوارزميات التعلم الآلي
النمذجة التنبؤية
التعلم التطبيقي
تعلم الآلة
تقييم النماذج
Logistic Regression
Analytics
إعلان
إعلان