خوارزميات التعلم الآلي باستخدام scikit-learn و Gradient Boosting

يعتمد التعلم الآلي على فهم كيف تعالج الخوارزميات البيانات وتنشئ تنبؤات دقيقة. توفر هذه الدورة مقدمة منظمة لخوارزميات التعلم الآلي الأساسية، وتوجيهك من المبادئ الإحصائية الأساسية إلى طرق التجميع الحديثة. ما ستتعلمه: - فهم مصطلحات التعلم الآلي الأساسية، مقاييس التقييم، ومفاهيم التعلم الخاضع للإشراف. - تطبيق scikit-learn للمعالجة المسبقة للبيانات، تحجيم الميزات، وخطوط سير العمل النظيفة. - بناء نماذج تصنيف وانحدار أساسية باستخدام أشجار القرار وطرق التجميع. - تنفيذ أطر عمل تعزيز التدرج عالية الأداء بما في ذلك XGBoost و CatBoost و LightGBM. - ممارسة ضبط المعلمات الفائقة واستراتيجيات التحقق المتقاطع لتحسين أداء النموذج. - تفسير تنبؤات النموذج باستخدام أهمية الميزات ومقاييس التقييم. بدءاً من التعريفات الأساسية والحدس الرياضي، يتقدم المحتوى بشكل منطقي إلى أمثلة برمجية عملية وتطبيقات واقعية. مصممة خصيصاً للمبتدئين، تتطلب هذه الدورة معرفة أساسية بـ Python فقط للبدء. ابدأ القراءة اليوم لتعزيز فهمك لخوارزميات التعلم الآلي.