الدورة الافتراضية "التعلم الآلي: التصنيف - الدورة الافتراضية - كورسيرا" ، هي دورة بمحتويات مختلفة وتقدم دروس فيديو تقريبًا. 21 ساعة لإكمال. استكشف ميزاته الأساسية ، وانقر على الزر البرتقالي للحصول على معلومات مفصلة عن منصة التعلم الإلكتروني كورسيرا
دراسات الحالة: تحليل المشاعر والتنبؤ الافتراضي للقرض في دراسة الحالة الخاصة بنا حول تحليل المشاعر ، ستقوم بإنشاء نماذج تتنبأ بفئة (المشاعر الإيجابية / السلبية) من خصائص الإدخال (نص المراجعات ، معلومات الملف الشخصي لاسم المستخدم ،.
.
.
).
في دراسة الحالة الثانية الخاصة بنا لهذه الدورة التدريبية ، التنبؤ الافتراضي للقرض ، ستتعامل مع البيانات المالية وتتوقع متى من المحتمل أن يكون القرض محفوفًا بالمخاطر أو آمنًا للبنك.
هذه المهام هي أمثلة على التصنيف ، وهو أحد المجالات الأكثر استخدامًا في التعلم الآلي ، مع مجموعة واسعة من التطبيقات ، بما في ذلك استهداف الإعلانات ، واكتشاف البريد العشوائي ، والتشخيص الطبي ، وتصنيف الصور.
في هذه الدورة ، ستقوم بإنشاء المصنفات التي توفر أداءً متطورًا في مجموعة متنوعة من المهام.
سوف تتعرف على أكثر التقنيات نجاحًا ، والتي هي الأكثر استخدامًا في الممارسة ، بما في ذلك الانحدار اللوجستي ، وأشجار القرار والتعزيز.
بالإضافة إلى ذلك ، ستكون قادرًا على تصميم وتنفيذ الخوارزميات الأساسية التي يمكنها تعلم نماذج المقياس هذه ، باستخدام صعود التدرج العشوائي.
ستنفذ هذه التقنيات في مهام التعلم الآلي واسعة النطاق في العالم الحقيقي.
ستقوم أيضًا بمعالجة المهام المهمة التي ستواجهها في تطبيقات العالم الحقيقي لـ ML ، بما في ذلك التعامل مع البيانات المفقودة وقياس الدقة والتذكر لتقييم المصنف.
هذه الدورة عملية ومليئة بالإثارة ومليئة بالتصورات والرسوم التوضيحية لكيفية تصرف هذه التقنيات على البيانات الحقيقية.
لقد قمنا أيضًا بتضمين محتوى اختياري في كل وحدة ، يغطي موضوعات متقدمة لأولئك الذين يرغبون في التعمق أكثر! أهداف التعلم: بنهاية هذه الدورة ، ستكون قادرًا على: - وصف مدخلات ومخرجات نموذج التصنيف.
- معالجة مشاكل التصنيف الثنائي ومتعدد الفئات.
- تطبيق نموذج الانحدار اللوجستي للتصنيف واسع النطاق.
-إنشاء نموذج غير خطي باستخدام أشجار القرار.
-تحسين أداء أي نموذج باستخدام التعزيز.
-صعود طرقك مع صعود التدرج العشوائي.
-وصف حدود القرار الأساسية.
-إنشاء نموذج تصنيف للتنبؤ بالمشاعر في مجموعة بيانات مراجعة المنتج.
-تحليل البيانات المالية للتنبؤ بالتخلف عن سداد القروض.
-استخدام تقنيات التعامل مع البيانات المفقودة.
-تقييم النماذج الخاصة بك باستخدام مقاييس استدعاء دقيقة.
-تطبيق هذه التقنيات في Python (أو اللغة التي تختارها ، على الرغم من أن Python موصى بها بشدة).
- تطبيق نموذج الانحدار اللوجستي للتصنيف واسع النطاق.
-إنشاء نموذج غير خطي باستخدام أشجار القرار.
-تحسين أداء أي نموذج باستخدام التعزيز.
-صعود طرقك مع صعود التدرج العشوائي.
-وصف حدود القرار الأساسية.
-إنشاء نموذج تصنيف للتنبؤ بالمشاعر في مجموعة بيانات مراجعة المنتج.
-تحليل البيانات المالية للتنبؤ بالتخلف عن سداد القروض.
-استخدام تقنيات التعامل مع البيانات المفقودة.
-تقييم النماذج الخاصة بك باستخدام مقاييس استدعاء دقيقة.
-تطبيق هذه التقنيات في Python (أو اللغة التي تختارها ، على الرغم من أن Python موصى بها بشدة).
- تطبيق نموذج الانحدار اللوجستي للتصنيف واسع النطاق.
-إنشاء نموذج غير خطي باستخدام أشجار القرار.
-تحسين أداء أي نموذج باستخدام التعزيز.
-صعود طرقك مع صعود التدرج العشوائي.
-وصف حدود القرار الأساسية.
-إنشاء نموذج تصنيف للتنبؤ بالمشاعر في مجموعة بيانات مراجعة المنتج.
-تحليل البيانات المالية للتنبؤ بالتخلف عن سداد القروض.
-استخدام تقنيات التعامل مع البيانات المفقودة.
-تقييم النماذج الخاصة بك باستخدام مقاييس استدعاء دقيقة.
-تطبيق هذه التقنيات في Python (أو اللغة التي تختارها ، على الرغم من أن Python موصى بها بشدة).
-إنشاء نموذج تصنيف للتنبؤ بالمشاعر في مجموعة بيانات مراجعة المنتج.
-تحليل البيانات المالية للتنبؤ بالتخلف عن سداد القروض.
-استخدام تقنيات التعامل مع البيانات المفقودة.
-تقييم النماذج الخاصة بك باستخدام مقاييس استدعاء دقيقة.
-تطبيق هذه التقنيات في Python (أو اللغة التي تختارها ، على الرغم من أن Python موصى بها بشدة).
-إنشاء نموذج تصنيف للتنبؤ بالمشاعر في مجموعة بيانات مراجعة المنتج.
-تحليل البيانات المالية للتنبؤ بالتخلف عن سداد القروض.
-استخدام تقنيات التعامل مع البيانات المفقودة.
-تقييم النماذج الخاصة بك باستخدام مقاييس استدعاء دقيقة.
-تطبيق هذه التقنيات في Python (أو اللغة التي تختارها ، على الرغم من أن Python موصى بها بشدة).
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 299 دولارًا أمريكيًا فقط. اكتشف كل شيء عن طريق النقر فوق الزر الأصفر.
جامعة واشنطن
مرحبا، كيف أستطيع مساعدتك؟ هل أنت مهتم بدورة؟ حول أي موضوع؟
أضف تقييمك