بناء نماذج تعلم آلة قوية بجافا باستخدام الإنتروبيا

تعلّم هذه الدورة كيفية بناء نماذج تعلم آلة في Java مع تركيز عميق على مفاهيم الإنتروبيا وكسب المعلومات كأساس لاتخاذ القرار في النماذج الشجرية. تبدأ بحساب الإنتروبيا وInformation Gain خطوة بخطوة لتحديد السمات الأكثر إفادة في مجموعة البيانات، ثم تطبق ذلك برمجياً لتكوين عملية تقسيم واضحة ومفسّرة. بعد ذلك تبني مصنّف شجرة قرار كامل باستخدام خوارزمية ID3، مع الالتزام بمنهجية تدريب واختبار صحيحة واستخدام مقاييس أداء مناسبة حتى لا تخدعك النتائج. ثم تنتقل إلى مستوى أعلى عبر بناء تجميعة Random Forest، ومعالجة تحديات واقعية مثل القيم المفقودة، تباين الفئات، وضبط المعاملات لتحسين التعميم. تركز الدورة أيضاً على جعل النموذج قابلاً للاستخدام: حفظ النموذج بتخزين دائم، وإتاحته عبر واجهة أو تطبيق بسيط ليستفيد منه المستخدمون. بنهاية الدورة ستجمع بين أساس نظري متين وتطبيق عملي كامل في Java، وهو مزيج مفيد لمن يعمل في نظم مؤسسية تحتاج تعلم آلة داخل بيئات JVM.

• حساب الإنتروبيا وكسب المعلومات في Java لتحديد السمات الأكثر إفادة
• تنفيذ وتقييم مصنّف شجرة قرار ID3 بمنهجية تدريب واختبار ومقاييس أداء صحيحة
• بناء غابات عشوائية ومعالجة تحديات البيانات الواقعية ونشر النموذج مع تخزين دائم وواجهات

• Prior hands-on experience with the core concepts covered in this course
• Comfort applying the main tools or methods independently