هل أعجبتك المعاينة؟
هذا هو الدرس الأول المجاني. احصل على وصول كامل — اطلب عرضًا تجريبيًا أو سجّل الدخول.
تحسين أداء التحليلات
استخدم البيانات لزيادة الإنتاجية واتخاذ قرارات أفضلشاهد الدرس الأول مجانًا — احصل على وصول كامل إلى جميع الدروس الـ5.
متوسط مقدِّم الخدمة : Mary Margaret Chantré 5 الدروس · 11m باللغات: العربية, الألمانية, الإنجليزية, الإسبانية, الفرنسية, البرتغالية, Chinese
وصف الدورة
تُعد تحليلات الأعمال أداة قوية يمكن استخدامها لاتخاذ القرارات ووضع استراتيجيات الأعمال. تنتج المؤسسات اليوم كميات ضخمة من البيانات. تستخدم الشركات هذه البيانات لتحسين الكفاءة والإنتاجية واتخاذ قرارات تجارية أفضل وزيادة الأرباح. هنا تكمن فائدة التحليلات التنبؤية، ولكن يصبح عملها أفضل عندما تخضع للاختبار والتدقيق والتطوير باستمرار. العشوائية والتوازي من أهم الأساليب المستخدمة في التحليلات التنبؤية.
في هذه الدروس، ستتعلم كيفية تحسين أداء الخوارزميات والنماذج. ستتعلم أيضاً المفاهيم الأساسية للتدرج والانحدار والحدس، التي يمكن استخدامها لتحسين أداء الخوارزميات التنبؤية. سنتناول أيضاً تقييم النماذج التنبؤية، فهي ضرورية عند إنشاء نماذج التعلم الآلي وتوظيفها. كما سنطَّلع على عدة طرق لتقييم النماذج التنبؤية، بما في ذلك التحقق المتقاطع والتحقق بالتوقف واختبار أ/ب.
ما ستتعلمه
- تحسين العشوائية والتوازي لتحسين أداء الخوارزميات
- تحديد أدوات تحسين أداء التعلم الآلي
- تطبيق مفاهيم التدرج والهبوط والحدس لتحسين الخوارزميات التنبؤية
- تقييم النماذج التنبؤية باستخدام التحقق المتبادل، والتحقق من الاستبعاد، واختبار A/B
- شرح النماذج التنبؤية ودورها في النشر والتشغيل
النقاط الرئيسية
- تحليلات الأعمال تستخدم بيانات المؤسسة لتحسين الكفاءة والإنتاجية، واتخاذ قرارات أفضل، وزيادة الربحية.
- تعمل التحليلات التنبؤية بأفضل شكل عندما تخضع للاختبار والتحقق والتحسين المستمر.
- العشوائية والتوازي هما اثنان من أهم التقنيات المستخدمة في التحليلات التنبؤية.
- يعد تقييم النماذج التنبؤية أمراً أساسياً عند بناء ونشر نماذج التعلم الآلي.
- يمكن تقييم النماذج التنبؤية بطرق متعددة، بما في ذلك التحقق المتبادل، والتحقق من الاستبعاد، واختبار A/B.
الأسئلة الشائعة
ماذا تغطي هذه الدورة التدريبية؟
تغطي الدورة تحسين العشوائية والتوازي، ومفاهيم التدرج والهبوط والحدس، وتقييم النماذج التنبؤية من خلال التحقق المتبادل، والتحقق من الاستبعاد، واختبار A/B، بهدف تحسين أداء الخوارزميات والنماذج التنبؤية.
ما الذي سأتعلم القيام به في هذه الدورة التدريبية؟
ستتعلم كيفية تحسين أداء الخوارزميات والنماذج، وتحديد أدوات تحسين أداء التعلم الآلي، وتقييم النماذج التنبؤية عند بنائها ونشرها.
كيف يتم تنظيم هيكل الدورة؟
تنظم الدورة في الدروس التالية: مقدمة؛ تحسين العشوائية والتوازي؛ التدرج والهبوط والحدس؛ تقييم النماذج والنشر؛ واختبار المعرفة.
لماذا يعد تقييم النماذج التنبؤية أمراً مهماً؟
يعد تقييم النماذج التنبؤية أمراً أساسياً عند بناء ونشر نماذج التعلم الآلي، وتبحث الدورة في طرق متعددة لتقييمها، بما في ذلك التحقق المتبادل، والتحقق من الاستبعاد، واختبار A/B.
