|
所在平台: Coursera |
课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-with-python-ar
课程评论：没有评论
课程名称：使用Python进行机器学习 概述：本课程深入探讨了使用一种易于学习的编程语言Python的机器学习基础知识。我们将重点讨论两个主要内容：首先，您将了解机器学习的目的及其在现实生活中的应用；其次，我们将概述机器学习的主题，如监督学习、非监督学习、模型评估和机器学习算法。 在本课程中，您将通过现实案例进行练习，了解机器学习如何以各种可能您未曾想到的方式影响社会。只需每周花费几个小时，您将学到以下内容： 1) 添加到您履历中的新技能，如回归、分类、聚类以及Scikit-Learn和SciPy库。 2) 可以添加到您个人资料中的新项目，包括癌症检测、经济趋势预测、客户流失预测和推荐系统等。 3) 获得机器学习证书，证明您的能力，并可在求职时向在线平台展示，如LinkedIn个人资料和社交媒体。 如果选择参加本课程并获得Coursera证书，成功完成课程后，您还将获得IBM的数字徽章。 课程大纲： 1. 机器学习简介：您将了解机器学习在不同领域（如医疗、银行、通信等）的应用，并对监督学习和非监督学习等主题进行概述，同时学习使用Python库执行机器学习模型。 2. 回归：学习回归的基本概念，了解线性和非线性回归，单变量和多变量回归及其应用，并在实际操作中评估模型的准确性。 3. 分类：掌握分类方法，练习不同的分类算法，如K近邻算法、决策树、逻辑回归和支持向量机，并了解每种方法的优缺点及分类准确性指标。 4. 聚类：了解不同的聚类方法，如基于划分的聚类、层次聚类和基于密度的聚类，并学习如何应用这些方法进行客户细分和相似物品分类。 5. 推荐系统：您将学习推荐引擎的基本原理，了解基于内容过滤和协同过滤的主要类型。 6. 最终项目：根据所学内容进行项目实施，并提交项目报告以便同伴评估。
Part: 1
Title:مقدمة عن التعلّم الآلي
Description:سنتعرف في هذا الأسبوع على تطبيقات التعلم الآلي في عدة مجالات مختلفة مثل الرعاية الصحية والخدمات المصرفية والاتصالات، وغيرها. وسوف نلقِ نظرة عامة على موضوعات التعلم الآلي، مثل التعلم المُوجّه وغير المُوجّه واستخدام جميع الخوارزميات. كما سنتعرف على ميزة استخدام مكتبات بايثون لتنفيذ نماذج التعلم الآلي.
Part: 2
Title:الانحدار
Description:سوف تدرس في هذا الأسبوع مقدمة موجزة عن الانحدار. وستتعرف على الانحدار الخطي وغير الخطي والبسيط والمتعدد وتطبيقاتهم. وستطبق جميع هذه الطرق على مجموعتي بيانات مختلفتين في الجزء التطبيقي. كما ستتعرف على كيفية تقييم نموذج الانحدار وحساب دقته.
Part: 3
Title:التصنيف
Description:سوف تتعرف في هذا الأسبوع على أساليب التصنيف. وستتدرب على خوارزميات التصنيف المختلفة مثل خوارزمية الجار الأقرب وأشجار القرارات والانحدار اللوجستي وآلة متجه الدعم. كما ستتعرف على إيجابيات وسلبيات كل طريقة ومقاييس دقة التصنيف المختلفة.
Part: 4
Title:التجميع العنقودي
Description:سوف تتعرف في هذا الفصل على مناهج التجميع العنقودي المختلفة. وستتعرف على كيفية استخدام التجميع العنقودي لتقسيم العملاء وتجميع نفس المركبات وكذلك التجميع العنقودي لمحطات الأرصاد الجوية. وستتعرف على 3 أنواع رئيسية من التجميع العنقودي، منها التجميع العنقودي القائم على التقسيم والتجميع الهرمي والتجميع العنقودي القائم على الكثافة.
Part: 5
Title:أنظمة التوصية
Description:سوف تتعرف في هذه الوحدة على أنظمة التوصية. وستتعرف أولًا على الفكرة الأساسية وراء محركات التوصية، ثم ستتعرف على نوعين رئيسيين من محركات التوصية، هما التصفية القائمة على المحتوى والتصفية التعاونية.
Part: 6
Title:المشروع النهائي
Description:ستقوم في هذه الوحدة بتنفيذ مشروع بناءً على ما تعلمته حتى الآن. وستقدم تقريرًا عن مشروعك ليقيمه زملاؤك.
تتعمق هذه الدورة في تناول أساسيات التعلم الآلي باستخدام لغة برمجة سهلة التعلم ومعروفة، ألا وهي لغة بايثون. وسنتطرق في هذه الدورة إلى عنصرين رئيسيين: الأول، ستتعرف على الغرض من التعلم الآلي وأماكن تطبيقه في الواقع. وثانيًا، سوف نلقِ نظرة عامة على موضوعات التعلم الآلي، مثل التعلم المُوجّه والتعلم غير المُوجّه وتقييم النماذج وخوارزميات التعلم الآلي. سنتتدرب في هذه الدورة على أمثلة واقعية للتعلم الآلي ونتعرف على كيفية تأثير ذلك على المجتمع بطرق ربما لم تخطر على بالك!\n\nلتخصص فقط بضع ساعات أسبوعيًا خلال الأسابيع القليلة المقبلة، وإليك ما سوف تتعلمه. 1)مهارات جديدة تُضاف إلى سيرتك الذاتية، مثل الانحدار والتصنيف والتجميع العنقودي ومكتبة ساي كيت ليرن ومكتبة سي باي 2) مشاريع جديدة يمكنك إضافتها إلى ملفك الشخصي، ومنها الكشف عن السرطان والتنبؤ بالاتجاهات الاقتصادية والتنبؤ بانسحاب العملاء ومحركات التوصية وغير ذلك الكثير. 3) وشهادة في التعلم الآلي لإثبات كفاءتك وتقديمها إلى أي مكان ترغب في التقدم إليه عبر الإنترنت أو خلافه، مثل الملفات الشخصية على لينكد إن ووسائل التواصل الاجتماعي. فإذا اخترت المشاركة في هذه الدورة والحصول على شهادة دورة كورسيرا، فستحصل أيضًا على شارة رقمية من IBM عند إتمامك للدورة بنجاح.
