-100%
,

تعليم الآلة

تم التقييم بـ 4.38 من 5 بناءً على تقييم عميل واحد
(مراجعة واحدة)
دورات أونلاين

مقارنة

تركز هذه الدورة على تحليل البيانات وتقنيات التعلم الآلي في الماتلاب باستخدام أدوات الإحصائيات وآلة التعلم الآلي وأدوات الشبكة العصبية. وتظهر الدورة استخدام طرق التعلم غير الخاضعة للرقابة لاكتشاف الميزات في مجموعات البيانات الضخمة والتعلم تحت الإشراف لبناء نماذج تنبؤية. الأمثلة والتمارين تسلط الضوء على تقنيات التصور وتقييم النتائج. هذه الدورة متوفر باللغة الإنجليزية فقط.

$0 $299

هذه الدورة تتضمن: 

  1. معالجة البيانات وتنظيمها.
  2. تجميع البيانات Clustering data.
  3. إنشاء نماذج تصنيف وانحدار.
  4. تقييم النماذج.
  5. تبسيط حزم البيانات.
  6. استخدام أدوات تحسين أدوات النموذج.

أهداف الدورة: تعلم كيفية استيراد البيانات إلى الماتلاب وتنظيمها للتحليل، بما في ذلك تطبيع البيانات وإزالة الملاحظات مع القيم المفقودة. أنواع البيانات، الجدول، البيانات المصنفة، وإعداد البيانات.
استخدام تقنيات التعلم غير الخاضعة للرقابة لتجميع الملاحظات استناداً إلى مجموعة من المتغيرات التأويلية واكتشاف الأنماط الطبيعية في مجموعة البيانات. التعلم غير الخاضع للرقابة، أساليب التجميع وتقييم المجموعات وتفسيرها.
استخدام تقنيات التعلم تحت الإشراف لأداء النمذجة التنبؤية لمشاكل التصنيف. تقييم دقة النموذج التنبئي. الإشراف على التعلم والتدريب والتحقق من صحة وطرق التصنيف.
تقليل أبعاد مجموعة البيانات. تحسين وتبسيط نماذج التعلم الآلي. التحقق من صحة العمل، وتحويل الميزات، واختيار الميزات المناسبة.
استخدام تقنيات التعلم تحت الإشراف لأداء النمذجة التنبؤية لمتغيرات الاستجابة المستمرة. أساليب الانحدار البارامتري، أساليب الانحدار غير الجانبي وتقييم نماذج الانحدار.
إنشاء وتدريب الشبكات العصبية للمجموعات والنمذجة التنبؤية. ضبط بنية الشبكة لتحسين الأداء. التجميع مع خرائط التنظيم الذاتي، والتصنيف مع شبكات تغذية إلى الأمام والانحدار مع شبكات تغذية إلى الأمام.

لمزيد من التفاصيل حول محتويات الدورة: انقر هنا

الماتلاب للمهندسين

16 تقييمات

4.4 إجمالي
0
0
0
0
0

كن أول من يقيم “تعليم الآلة”

لا توجد تقييمات بعد.