هل أعجبتك المعاينة؟
هذا هو الدرس الأول المجاني. احصل على وصول كامل — اطلب عرضًا تجريبيًا أو سجّل الدخول.
TensorFlow للمبتدئين: تطبيقات من الواقع
تعلم حل مشاكل العالم الحقيقي باستخدام تقنيات التعلم الآلي مثل التصنيف ومعالجة بيانات Pandas وتصور Seabornشاهد الدرس الأول مجانًا — احصل على وصول كامل إلى جميع الدروس الـ4.
مبتدئ مقدِّم الخدمة : Josh Turner 4 الدروس · 18m باللغات: العربية, الألمانية, الإنجليزية, الإسبانية, الفرنسية, البرتغالية, Chinese
وصف الدورة
في هذه الدروس، سوف تتعلم كيفية تطبيق تقنيات التعلم الآلي لحل مشاكل العالم الحقيقي المعقدة في مختلف المجالات مثل الأمور المالية والبيولوجيا. سوف تتعرف على نماذج التصنيف وكيف يمكن استخدامها لحل التحديات مثل تحليل الإجهاد/الإجهاد للسد، كمثال بارز. سوف تكتشف أيضًا كيفية استخدام Pandas لمعالجة البيانات وSeaborn لتصور البيانات المرنة، مما يتيح لك تحليل وتفسير مجموعات البيانات الكبيرة بشكل فعال.
بالإضافة إلى ذلك، سوف تستكشف كيفية إنشاء مجموعات بيانات التدريب والاختبار باستخدام دالة Train_Test_Split () وتقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس مثل الدقة وكذلك مصفوفات Confusion.
من خلال اكتساب معرفة التقنيات مثل التصنيف، ومعالجة بيانات Pandas وتصور Searborn ستعمل بشكل كبير على تعزيز قدراتك في العالم الحقيقي عبر صناعات متعددة ومجالات الممارسة.
ما ستتعلمه
- تطبيق تقنيات تعلم الآلة لحل مشكلات العالم الحقيقي في مجالات مثل التمويل وعلم الأحياء
- بناء وتطبيق نماذج التصنيف على تحديات مثل تحليل الإجهاد والانفعال للسدود وتفسير النتائج
- معالجة وتحليل مجموعات البيانات الكبيرة باستخدام Pandas
- تمثيل أنماط البيانات وعلاقاتها بصرياً باستخدام Seaborn
- إنشاء مجموعات بيانات للتدريب والاختبار باستخدام وظيفة train_test_split()
- تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس مثل الدقة ومصفوفات الارتباك
النقاط الرئيسية
- يمكن تطبيق تقنيات تعلم الآلة لحل مشكلات العالم الحقيقي المعقدة في مجالات مثل التمويل وعلم الأحياء.
- يمكن لنماذج التصنيف معالجة تحديات مثل تحليل الإجهاد والانفعال للسدود.
- يُمكّن Pandas من المعالجة والتحليل والتفسير الفعال لمجموعات البيانات الكبيرة.
- يوفر Seaborn تمثيلاً بصرياً مرناً للبيانات لاستكشاف أنماطها وعلاقاتها.
- يمكن تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس مثل الدقة ومصفوفات الارتباك، مع تقسيم مجموعات البيانات عبر وظيفة train_test_split().
الأسئلة الشائعة
ماذا سأتعلم في هذه الدورة التدريبية؟
ستتعلم تطبيق تقنيات تعلم الآلة على مشكلات العالم الحقيقي، وبناء نماذج التصنيف وتفسيرها، ومعالجة البيانات باستخدام Pandas، وتمثيل البيانات بصرياً باستخدام Seaborn. كما تغطي الدورة إنشاء مجموعات بيانات التدريب والاختبار باستخدام وظيفة train_test_split() وتقييم النماذج باستخدام الدقة ومصفوفات الارتباك.
ما هو مثال العالم الحقيقي الذي تستخدمه الدورة للتصنيف؟
تستخدم الدورة تحليل الإجهاد والانفعال للسدود كمثال بارز لتطبيق نماذج التصنيف على تحديات العالم الحقيقي.
ما هي الأدوات والمهارات التي تغطيها هذه الدورة؟
تغطي الدورة TensorFlow، وتعلم الآلة وأساليبه، وتدريب نماذج تعلم الآلة، ومجموعات بيانات التدريب، ومكتبة Pandas لمعالجة البيانات، ومكتبة Seaborn للتمثيل البصري، وAzure Machine Learning.
ما هي الموضوعات التي تغطيها الدروس؟
تغطي الدروس مشكلات العالم الحقيقي، ومجموعة بيانات التصنيف، وتدريب النموذج، واختبار مجموعة بيانات التصنيف.
