Machine Learning Nanodegree

أكبر كورس عربي لتعليم الألة والذكاء الأصطناعي لتأهيل مليون عالم بيانات عربي

What you'll learn:

• استخدم بايثون لعلوم البيانات والتعلم الآلي
• تنفيذ خوارزميات تعلم الآلة
• ريادة الأعمال بأستخدام الذكاء الاصطناعي
• كيفية صنع بيئة عمل أفتراضية للتأهيل لسوق العمل
• العقلية التحليلة
• NumPy for Numerical Data تعلم ال
• Pandas for Data Analysis تعلم ال
• SciKit-Learn for Machine Learning Tasks استخدام ال
• K-Means Clustering
• Logistic Regression
• Linear Regression
• Random Forest and Decision Trees
• Neural Networks
• Support Vector Machines

الجزء-1

Numpy و Pandas معالجة البيانات و :

Advanced Numpy

AdvancedPandas

Data Preprocessing

الجزء - 2

Regression:

Simple Linear Regression

Multiple Linear Regression Intuition

Polynomial Regression

Support Vector Regression (SVR)

Decision TreeRegression,

Random Forest Regression

الجزء -3

Classification :

الانحدار اللوجستي

K-NN

SVM

Kernel SVM

Naive Bayes

Decision Tree Classification

Random Forest Classification

الجزء - 4

Clustering :

K-Means

Hierarchical Clustering

الجزء -5

Association Rule Learning::

Apriori

Eclat

الجزء -6

Reinforcement Learning :

Upper Confidence Bound

Thompson Sampling

الجزء - 7

Natural Language Processing (NLP):

Bag-of-words model

algorithms for NLP

الجزء - 8

Deep Learning :

الشبكات العصبية الاصطناعية، الشبكات العصبية التلافيفية

(Deep Learning: Artificial Neural Networks, Convolutional Neural Networks)

الجزء - 9

Dimensionality Reduction :

PCA

Kernel PCA

LDA

الجزء - 10

Model Selection & Boosting :

k-fold Cross Validation

Parameter Tuning,

Grid Search

XGBoost

فضلا على ذلك، فإن الدورة مليئة بالتمارين العملية التي تستند إلى أمثلة واقعية. لذا لن تتعلم النظرية فحسب، بل ستحصل أيضًا على بعض التدريب العملي و تتعلم كيفيةبناء النماذج الخاصة بك.

أيضا ستشتمل هذه الدورة التدريبية على قوالب بالبايثون والتي يمكنك تنزيلها واستخدامها في مشروعاتك الخاصة.

سيكون لديك فهم أساسي للعديد من نماذج تعلم الألة

عمل تحليل قوي وتوقعات دقيقة للبيانات

Reinforcement Learning و NPL و ال Deep Learningالتعامل مع موضوعات محددة مثل

Dimensionality Reductionالتعامل مع التقنيات المتقدمة مثل

سوف تتعلم كيف تختار النموذجالصحيح والمناسب لكل نوع من أنواع تعليم الألة لكافةالمشاكل المختلفة او متطلبات عملك

قم ببناء مزيج من عدة نماذج مختلفةلتعليم الألة بالتعلم كيفيةدمجها معا لحل المشاكل الصعبة