|
所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/data-mining-and-machine-learning-with-weka-gui-interface/
课程评论：没有评论
**课程名称：** 使用 Weka GUI 界面进行数据挖掘与机器学习 **课程概述：** 本课程是首个提供阿拉伯语教学的机器学习课程，旨在为所有不同学习阶段的阿拉伯学生以及在研究中使用机器学习算法的阿拉伯研究人员，提供一种简单易懂的学习材料。 课程将通过 Weka 这一免费开源软件，为您详细讲解机器学习的原理和各类算法的应用，无需编写任何代码。您将学会如何利用 Weka 收集、处理和预处理数据，提取关键特征以支持分类决策。 课程内容涵盖多种分类算法，包括 c4.5, knn, cnn, MLP, NB 等。您还将学习如何解读算法输出结果及其图表，评估分类器性能，并进行优化以获得最佳分类效果。 本入门课程将使用新西兰怀卡托大学开发的著名开源机器学习工具 Weka，让您轻松愉快地学习数据科学和机器学习概念。Weka 基于 Java 库，但得益于其友好的图形用户界面，即使您不是 Java 程序员也能轻松上手。 您将以简洁明了的方式学习复杂的算法，并利用 Weka 的专业功能进行机器学习实验，从而理解各种算法和分类器（如朴素贝叶斯、神经网络、J48、KNN、线性回归）的工作原理。 课程还将提供真实世界的数据集进行实践，包括图像和文本数据的分类。您还将学习如何将原始数据文件转换为 Weka 的 ARFF 格式。 此外，课程还将介绍监督学习和无监督学习这两种主要的机器学习方法。
- اهلا بكم فى اول كورس عربى نقوم من خلاله بشرح مبادئ لغه تعلم الاله وجميع الخوارزميات الخاصه به لكى نستطيع ان نوفر ماده عربيه بشرح مبسط وسهل لجميع الطلاب العرب من جميع المستويات الدراسيه وايضا الباحثين العرب الذين يقومون باستخدام خوارزميات تعلم الالة فى ابحاثهم.- سوف نيسر عليك فى هذا الكورس كيفيه استخدام خوارزميات تعلم الالة وتطبيقها عن طريق برنامج ويكا ولاتقلق عزيزى الطالب/ الباحث فانك لن تتورط فى كتابه كود برمجى واحد لتصل الى هدفك فى تطبيق هذه الخوارزميات.- سوف اشرح لك مبادئ تعلم الالة وتنفيذها على برنامج مفتوح المصدر (ويكا) وامكنك بالتدريب العملى من تجميع مصادر معلومات ووضعها داخل البرنامج وكيفيه عمل تنقيح لبياناتك وايضا كيفيه تجهيز بياناتك لاستخراج افضل العناصر المؤثرة والتى يتم عليها اتخاذ قرار التصنيف فى عمليه classification- سوف نتعلم تطبيق خوارزميات التصنيف المتعدده مثل c4.5-knn-cnn-MLP-NB- كيفية استخلاص نتائج الخوارزميات المطبقة على البيانات وال charts الخاصه بها وكيفيه تقييم المصنف والتعديل عليه لتصل الى افضل النتائج التصنيفية فى دراساتك.ستساعد هذه الدورة التمهيدية في جعل تجربة مفهوم علم البيانات والتعلم الآلي بسيطة ومثيرة. سوف تتعلم من خلالباستخدام برنامج التعلم الآلي الشهير Weka مفتوح المصدر الذي طورته جامعة وايكاتو في نيوزيلندا. أداة weka مبنية على أساس مكتبة جافا ولكن لا تقلق فلا داعي لأن تكون مبرمج جافا للتعامل مع ويكا ، بسبب واجهة المستخدم الرسومية البسيطة.بطريقة بسيطة وغير معقدة ، يمكنك تعلم عادات الخوارزمية المعقدة. استخدام مرافق Weka المتخصصة لإجراء تجارب التعلم الآلي من أجل فهم الخوارزميات والمصنفات ، مثل(Naive Bayes ، Neural Network ، J48 ، KNN ، الانحدار الخطي).سوف تتدرب على تصنيف الصورة ، نص مجموعة البيانات الحقيقيةوسوف تتعلم كيفية تحويل ملفات مصدر البيانات إلى ملف ARFF واحد (تنسيق ضعيف)فيما يتعلق بمفهوم مناهج التعلم الآلي supervised-unsupervised
