دورة أساسيات Unsupervised Machine Learning تهدف إلى تعريف المتدربين بمفاهيم وتقنيات التعلم الآلي غير الموجّه، حيث يتم تحليل البيانات واكتشاف الأنماط دون الحاجة إلى بيانات مصنفة مسبقًا. تبدأ الدورة بتوضيح الفرق بين التعلم الموجّه وغير الموجّه، مع تقديم أمثلة عملية عن كيفية استخراج المعلومات من البيانات الخام. تشمل الدورة شرحًا لأهم خوارزميات التجميع (مثل K-Means) التي تُستخدم لتقسيم البيانات إلى مجموعات متشابهة، بالإضافة إلى تقنيات خفض الأبعاد (مثل PCA) لتحسين عرض وتحليل البيانات المعقدة. يتعلم المشاركون أيضًا عن تحليل الارتباط لاكتشاف العلاقات بين المتغيرات. تتضمن الدورة تطبيقات عملية باستخدام Python لتحليل البيانات واستخلاص الأنماط المخفية. بنهاية الدورة، سيكون لدى المتدربين أساس قوي في التعلم غير الموجّه، مما يمكنهم من تطبيق هذه التقنيات في مشاريع تحليل البيانات واستكشاف الأنماط.
