التعلم الآلي - دورة 39.240 روبل روسي. من SkillFactory، التدريب لمدة 12 أسبوعًا، التاريخ 13 أغسطس 2023.

مقدمة في التعلم الآلي
— نتعرف على المهام والأساليب الرئيسية للتعلم الآلي ودراسة الحالات العملية وتطبيق الخوارزمية الأساسية للعمل في مشروع تعلم الآلة
- نحل أكثر من 50 مشكلة لدمج الموضوع

طرق المعالجة المسبقة للبيانات
— نحن ندرس أنواع البيانات، ونتعلم كيفية تنظيف البيانات وإثرائها، واستخدام التصور للمعالجة المسبقة وهندسة الميزات الرئيسية
- نحل أكثر من 60 مشكلة لدمج الموضوع

تراجع
— ندرس أنواع البيانات، ونتعلم كيفية تنظيف البيانات وإثرائها، وإتقان الانحدار الخطي واللوجستي، ودراسة حدود قابلية التطبيق، والاستدلال التحليلي والتنظيم
- نماذج الانحدار التدريبي
- نحل أكثر من 40 مشكلة لدمج الموضوع

تجمع
— نتقن التعلم بدون معلم، ونمارس أساليبه المختلفة، ونتعامل مع النصوص باستخدام ML
- نحل أكثر من 50 مشكلة لدمج الموضوع

الخوارزميات القائمة على الأشجار: مقدمة للأشجار
- التعرف على أشجار القرار وخصائصها وإتقان الأشجار من مكتبة sklearn واستخدام الأشجار لحل مشكلة الانحدار
- نحل أكثر من 40 مشكلة لدمج الموضوع

الخوارزميات المبنية على الأشجار: المجموعات
- ندرس ميزات مجموعات الأشجار، ونتدرب على التعزيز، ونستخدم المجموعة لبناء الانحدار اللوجستي
 - نحل أكثر من 40 مشكلة لدمج الموضوع
 — نحن نشارك في مسابقة kaggle لتدريب نموذج قائم على الشجرة

تقييم جودة الخوارزميات
— نحن ندرس مبادئ تقسيم العينات، والتدريب الزائد والإفراط، وتقييم النماذج باستخدام مقاييس الجودة المختلفة، وتعلم كيفية تصور عملية التعلم
— نقوم بتقييم جودة العديد من نماذج تعلم الآلة
- نحل أكثر من 40 مشكلة لدمج الموضوع

السلاسل الزمنية في التعلم الآلي
— التعرف على تحليل السلاسل الزمنية في تعلم الآلة، وإتقان النماذج الخطية وXGBoost، ودراسة مبادئ التحقق المتبادل واختيار المعلمات
- نحل أكثر من 50 مشكلة لدمج الموضوع

أنظمة التوصية
— ندرس طرق بناء أنظمة التوصية، وإتقان خوارزمية SVD، وتقييم جودة توصيات النموذج المدرّب
- نحل أكثر من 50 مشكلة لدمج الموضوع

الهاكاثون النهائي
— تم تطبيق جميع الطرق المدروسة للحصول على أقصى قدر من الدقة في تنبؤات النماذج على نظام Kaggle