في هذه الدورة التدريبية ، ستنتقل من مستوى مبتدئ إلى مستوى عال للغاية وسيقوم مدربك ببناء كل خوارزمية معك خطوة بخطوة على الشاشة. بحلول نهاية الدورة ، ستكون قد دربت خوارزميات التعلم الآلي لتصنيف الزهور ، والتنبؤ بأسعار المنازل ، وتحديد الكتابات اليدوية أو الأرقام ، وتحديد الموظفين الذين من المرجح أن يغادروا قبل الأوان ، واكتشاف الخلايا السرطانية ، وأكثر من ذلك بكثير!

في نهاية هذه الدورة سيكون المشاركون قادرين على:

• الاستفادة من التحقق من صحة القطار/الاختبار و K-fold و K-fold الطبقي لتحديد النموذج الصحيح والتنبؤ بأداء النموذج باستخدام بيانات غير مرئية
• استخدام SVM للتعرف على خط اليد ومشاكل التصنيف بشكل عام
• استخدام أشجار القرار للتنبؤ بتناقص الموظفين
• تطبيق قاعدة الاقتران على مجموعات بيانات تسوق البيع بالتجزئة
• الاستفادة من خوارزميات التعلم الآلي (ML) غير الخاضعة للإشراف مثل التجميع الهرمي والتجميع k-mean وما إلى ذلك. لفهم بياناتك
• تطوير في دفتر Jupyter (IPython) ، Spyder ، والعديد من IDE
• التواصل بصريا وفعالا مع Matplotlib و Seaborn
• هندسة ميزات جديدة لتحسين تنبؤات الخوارزمية
• الحصول على مجموعات أدوات كاملة للتعلم الآلي لمعالجة معظم مشاكل العالم الحقيقي
• فهم مقاييس أداء خوارزميات ML المختلفة والتصنيف وخوارزميات ML الأخرى مثل R-square و MSE والدقة ومصفوفة الارتباك والرؤية المسبقة والاستدعاء وما إلى ذلك ، ومتى يتم استخدامها.
• الجمع بين نماذج متعددة عن طريق التعبئة أو التعزيز أو التكديس

• أي شخص مستعد ومهتم بتعلم خوارزميات التعلم الآلي باستخدام Python
• أي شخص لديه اهتمام عميق بالتطبيق العملي للتعلم الآلي لمشاكل العالم الحقيقي
• يرغب أي شخص في تجاوز الأساسيات وتطوير فهم لمجموعة كاملة من خوارزميات التعلم الآلي
• أي من مستخدمي EXCEL المتوسطين إلى المتقدمين غير القادرين على العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة
• أي شخص مهتم بتقديم النتائج التي توصل إليها بطريقة مهنية ومقنعة
• أي شخص يرغب في بدء أو الانتقال إلى مهنة كعالم بيانات
• أي شخص يريد تطبيق التعلم الآلي على مجاله