Unsupervised Learning Foundation

  • Ahmed Ismail
  • مبتدئ
  • 22-06-2024
  • 1120

يتميز هذا الكورس بتوفير فهم متخصص وعميق لمفاهيم unsupervised learning، بما في ذلك الألغوريتمات الأكثر استخدامًا مثل K Means، PCA، Gaussian Mixture Models، وغيرها. يشرح الكورس بشكل مفصل كيفية تطبيق هذه الألغوريتمات وكيفية استخدامها لحل مشكلات الـ unsupervised learning، بالإضافة إلى توفير تطبيقات عملية لهذه المفاهيم. يعتبر هذا الكورس مثاليًا للمتعلمين الذين يرغبون في تطوير مهاراتهم في unsupervised learning وتحسين أدائهم في هذا المجال، سواء كانوا مبتدئين أو متوسطين في هذا المجال.

مستخرجات التعلم

  • فهم الفرق بين Unsupervised وSupervised Learning.
  • تطبيق خوارزميات Unsupervised Learning مثل K Means وPCA.
  • القدرة على تنفيذ الخوارزميات باستخدام البرمجة.
  • استخدام أساليب تقليل الأبعاد مثل PCA وTSNE.
  • تطبيق خوارزميات التجميع مثل Agglomerative Clustering وElbow Method.
  • تحليل البيانات واكتشاف الأنماط بدون استخدام التسميات.

الأسئلة الشائعة

Unsupervised Learning هو نوع من أنواع التعلم الآلي حيث يتم تدريب النموذج على بيانات غير مصنفة لاستخلاص الأنماط والعلاقات دون تدخل بشري.

نعم، الكورس مصمم للمبتدئين والمتوسطين الذين يرغبون في تطوير مهاراتهم في Unsupervised Learning.

نعم، يحتوي الكورس على تمارين عملية تساعد المتعلمين على تطبيق المفاهيم التي تم تعلمها في كل درس.

يتناول الكورس خوارزميات مثل K Means، PCA، Gaussian Mixture Models، Agglomerative Clustering، وTSNE.

نعم، يتضمن الكورس دروسًا مخصصة لتقنيات تقليل الأبعاد مثل PCA وTSNE.

نعم، يتناول الكورس خوارزميات التحليل التجميعي مثل Agglomerative Clustering وElbow Method.

نعم، يحتوي الكورس على دروس مخصصة لكتابة الكود وتطبيق الخوارزميات باستخدام Python.

نعم، يمكنك الوصول إلى الدروس وملفات التمارين في أي وقت يناسبك بعد التسجيل في الكورس.

مع منصة الكامب، ستحصل على متابعة شخصية من مستشار تدريبي مخصص لك، بالإضافة إلى جلسات تفاعلية يومية، وورش عمل أسبوعية، ودعم مستمر من مدربين خبراء، مما يضمن تقدمك وتحقيق أهدافك التعليمية بكفاءة.

نعم، مع منصة الكامب، ستحصل على متابعة شخصية من مستشار تدريبي مخصص لك، بالإضافة إلى جلسات تفاعلية يومية، وورش عمل أسبوعية، ودعم مستمر من مدربين خبراء، مما يضمن تقدمك وتحقيق أهدافك التعليمية بكفاءة.

المحتوي

Introduction Part
1- Unsupervised vs Supervised learning

درس

2- Clustering foundation

درس

3- kmeans

درس

4- kameans code

درس

5 - Agglomerative clustering

درس

6 - Elbow method

درس

َQuiz 1

تمرين

Dimensionality Reduction
7- Dimentionality reduction (PCA)

درس

8 - PCA code

درس

9- TSNE

درس

10 -TSNE code

درس

Quiz 2

تمرين

مشروع

ابدا رحلتك

اشترك
تتضمن هذه الدورة
  • درس 10
  • المدة 2 ساعة
  • المستوى مبتدئ
  • تاريخ التحديث 22-06-2024
  • شهادة نعم
Ahmed Ismail
Ahmed Ismail

المهارات

فقط ب 33 دولار/شهريا تدفع سنويا أحصل على مسار تعليمي و مستشار تدريبي و مدرب شخصي.