تم تصنيف هذه الدورة ضمن أفضل 100 دورة تدريبية على كورسيرا ، بناءً على تقييماتها العالية وعددها الكبير من التقييمات.
هل لديك بيانات وتتساءل ماذا يمكن أن تخبرك؟ هل تحتاج إلى فهم أعمق لأهم الطرق التي يمكن للتعلم الآلي من خلالها تحسين عملك؟ هل تريد أن تكون قادرًا على الدردشة مع المتخصصين في أي شيء من الانحدار والتصنيف إلى التعلم العميق وأنظمة التوصية؟ في هذه الدورة ، ستكتسب خبرة عملية في التعلم الآلي من خلال سلسلة من دراسات الحالة العملية. بنهاية الدورة الأولى ، ستكون قد درست كيفية التنبؤ بأسعار المنازل بناءً على
هل لديك بيانات وتتساءل ماذا يمكن أن تخبرك؟ هل تحتاج إلى فهم أعمق لأهم الطرق التي يمكن للتعلم الآلي من خلالها تحسين عملك؟ هل تريد أن تكون قادرًا على الدردشة مع المتخصصين في أي شيء من الانحدار والتصنيف إلى التعلم العميق وأنظمة التوصية؟ في هذه الدورة ، ستكتسب خبرة عملية في التعلم الآلي من خلال سلسلة من دراسات الحالة العملية.
بحلول نهاية الدورة التدريبية الأولى ، ستكون قد درست كيفية التنبؤ بأسعار المنازل بناءً على ميزات مستوى المنزل ، وتحليل مشاعر المستخدم ، واسترداد المستندات ذات الأهمية ، والتوصية بالمنتجات ، والبحث عن الصور.
من خلال التدريب العملي على حالات الاستخدام هذه ، ستتمكن من تطبيق أساليب التعلم الآلي في مجموعة واسعة من المجالات.
تتعامل هذه الدورة التدريبية الأولى مع طريقة التعلم الآلي على أنها صندوق أسود.
باستخدام هذا التجريد ، ستركز على فهم المهام التي تهمك ، ومطابقة هذه المهام مع أدوات التعلم الآلي ، وتقييم جودة النتيجة.
في الدورات اللاحقة ، سوف تتعمق في مكونات هذا الصندوق الأسود من خلال فحص النماذج والخوارزميات.
تشكل هذه القطع معًا خط أنابيب التعلم الآلي ، والذي ستستخدمه في تطوير التطبيقات الذكية.
مخرجات التعلم: في نهاية هذه الدورة ، سوف تكون قادرًا على: -تحديد التطبيقات المحتملة للتعلم الآلي في الممارسة.
- وصف الاختلافات المركزية في التحليلات التي تم تمكينها من خلال الانحدار والتصنيف والتكتل.
-حدد مهمة التعلم الآلي المناسبة لتطبيق محتمل.
- تطبيق أنظمة الانحدار والتصنيف والتجميع والاسترجاع والتوصية والتعلم العميق.
-تمثيل بياناتك كميزات لتكون بمثابة مدخلات لنماذج التعلم الآلي.
-تقييم جودة النموذج من حيث مقاييس الخطأ ذات الصلة بكل مهمة.
-استخدم مجموعة بيانات لتناسب نموذجًا لتحليل البيانات الجديدة.
-إنشاء تطبيق شامل يستخدم التعلم الآلي في جوهره.
-تطبيق هذه التقنيات في بايثون.
52
التعلم الآلي موجود في كل مكان ، ولكنه غالبًا ما يعمل خلف الكواليس. تُعلمك هذه المقدمة للتخصص حول قوة التعلم الآلي والعديد من التطبيقات الذكية التي يمكنك تطويرها ونشرها شخصيًا عند الانتهاء. نناقش أيضًا من نحن ، وكيف وصلنا إلى هنا ، ورؤيتنا لمستقبل التطبيقات الذكية.
في هذا الأسبوع ، ستنشئ أول تطبيق ذكي لك يقوم بالتنبؤات من البيانات. سنستكشف هذه الفكرة في سياق دراسة الحالة الأولى لدينا ، توقع أسعار المنازل ، حيث ستنشئ نماذج تتنبأ بقيمة مستمرة (السعر) من خصائص الإدخال (بالقدم المربع ، عدد غرف النوم والحمامات ، ...) . هذا مجرد مكان واحد من بين العديد من الأماكن التي يمكن فيها تطبيق الانحدار. تتراوح التطبيقات الأخرى من التنبؤ بالنتائج الصحية في الطب ، وأسعار الأسهم في التمويل ، واستخدام الطاقة في الحوسبة عالية الأداء ، إلى تحليل المنظمين المهمين للتعبير الجيني. ستقوم أيضًا بفحص كيفية تحليل أداء النموذج التنبئي وتنفيذ الانحدار في الممارسة العملية باستخدام دفتر Jupyter.
كيف يمكنك معرفة ما إذا كان الشخص يشعر بإيجابية أو سلبية تجاه تجربة ما ، فقط من خلال مراجعة قصيرة كتبها؟ في دراسة الحالة الثانية ، تحليل المشاعر ، ستقوم بإنشاء نماذج تتنبأ بفئة (مشاعر إيجابية / سلبية) لميزات الإدخال (نص المراجعة ، معلومات ملف تعريف المستخدم ، ...). هذه المهمة هي مثال على التصنيف ، وهو أحد المجالات الأكثر استخدامًا في التعلم الآلي ، مع مجموعة واسعة من التطبيقات ، بما في ذلك استهداف الإعلانات ، واكتشاف الرسائل غير المرغوب فيها ، والتشخيص الطبي ، وتصنيف الصور. ستقوم بتحليل دقة المصنف الخاص بك ، وتنفيذ مصنف فعلي في دفتر Jupyter ، واختبار لأول مرة جزء أساسي من التطبيق الذكي الذي ستقوم بإنشائه وتنفيذه في التتويج الخاص بك.
يهتم القارئ بمقال إخباري معين ويريد العثور على مقالات مماثلة للتوصية بها. ما هو المفهوم الصحيح للتشابه؟ كيف يمكنني البحث تلقائيًا في المستندات للعثور على أقرب تطابق؟ كيف يمكنني تمثيل المستندات كمياً في المقام الأول؟ في دراسة الحالة الثالثة هذه ، استرجاع المستندات ، ستفحص تمثيلات المستندات المختلفة وخوارزمية لاسترداد أكثر المجموعات الفرعية تشابهًا. ستأخذ في الاعتبار أيضًا تمثيلات منظمة للمستندات التي تجمع المقالات تلقائيًا حسب التشابه (على سبيل المثال ، موضوع المستند). في الواقع ، سيُنشئ نظامًا ذكيًا لاسترجاع المستندات لإدخالات Wikipedia في دفتر Jupyter.
هل تساءلت يومًا كيف تشكل أمازون توصيات منتجاتها الشخصية؟ كيف تقترح Netflix أفلامًا لمشاهدتها؟ كيف يختار Pandora الأغنية التالية لدفقها؟ كيف يعثر Facebook أو LinkedIn على الأشخاص الذين يمكنك التواصل معهم؟ وراء كل هذه التقنيات الخاصة بالمحتوى المخصص هناك شيء يسمى التصفية التعاونية. ستتعلم كيفية بناء نظام التوصية هذا باستخدام مجموعة متنوعة من التقنيات واستكشاف المفاضلات الخاصة به. إحدى الطرق التي نفحصها هي عامل المصفوفة ، والذي يتعلم خصائص المستخدمين والمنتجات لتشكيل التوصيات. في دفتر Jupyter ، ستستخدم هذه الأساليب لإنشاء نظام فعلي لتوصية الأغاني.
جهز نفسك من المنزل مع أرقى الجامعات في العالم.
يتم دعم جودة دورات كورسيرا من قبل أساتذتها ، الذين غالبًا ما يكونون عمداء حاصلين على درجة الدكتوراه.
أبلغ أكثر من 85٪ من طلاب كورسيرا عن مزايا وظيفية ، مثل الترقيات أو زيادات الرواتب.
يحقق ملايين الطلاب حول العالم أهدافهم الشخصية والمهنية باستخدام Coursera.
تقدم Coursera دورات من أكثر من 200 جامعة وشركة رائدة لتقديم التعلم عبر الإنترنت في جميع أنحاء العالم. مع اشتراك كورسيرا بلس, تحصل على وصول غير محدود إلى أكثر من 90٪ من جميع الدورات ، والشهادات والتخصصات المهنية الأكثر شهرة على كورسيرا.
علم البيانات والأعمال والتنمية الشخصية. يمكنك التسجيل في دورات متعددة في وقت واحد ، والحصول على شهادات غير محدودة ، وتعلم مهارات العمل المطلوبة لبدء المهن وتنميتها وحتى تغييرها.
اكتشف كيفية الحصول على أكبر مبلغ ، ووفّر أكثر من 500 دولار أمريكي من خلال الاشتراك السنوي في COURSERA PLUS *
* يمكنك توفير ما يصل إلى 500 دولار أمريكي في 12 شهرًا ، عندما تنتقل من دفع 59 دولارًا أمريكيًا للاشتراك الشهري ، إلى الاشتراك السنوي مع العرض الترويجي. الاشتراك السنوي العادي هو 399 دولارًا أمريكيًا. مع العرض الترويجي ، ستدفع 279 دولارًا أمريكيًا فقط. اكتشف كل شيء عن طريق النقر فوق الزر الأصفر.
أستاذ تعلم الآلة في أمازون
شخصيتي 410.851 طالب وطالبة
جهاز الكمبيوتر الخاص بيدورات 6
تأسست جامعة واشنطن عام 1861 ، وهي واحدة من أقدم مؤسسات التعليم العالي التي تدعمها الدولة على الساحل الغربي وهي واحدة من الجامعات البحثية الرائدة في العالم.
مرحبا، كيف أستطيع مساعدتك؟ هل أنت مهتم بدورة؟ حول أي موضوع؟
أضف تقييمك