شرح 20 Ensemble Learning Part 2 Data Science Course | [معتمد]
دورة أساسيات التعلم التجميعي في علم البيانات
يوجد شهادة معتمدة لهذه الدورة اضغط هنا لتعرف خطوات الحصول عليها
شارك الآن استفساراتك مع اعضاء دورة أساسيات التعلم التجميعي في علم البيانات اضغط هنا
سجل الآن
ملحقات الدرس
قائمة الدروس | 27 درس
التعليقات
أفضل قنوات التليجرام لمختلف المجالات
قنوات تساعدك بكل سهولة على الوصول للمصادر التعليمية و الوظائف و النصائح المهنية و المنح الدراسية
اشترك الآن مجانا
نحن نهتم بتقيمك لهذه الدورة
كن اول شخص يقوم بتقيم هذه الدورة
0 تقيمات
دورات ذات صلة
دورة أساسيات التعلم التجميعي تهدف هذه الدورة إلى تقديم فهم شامل لمفاهيم وتقنيات التعلم التجميعي (Ensemble Learning) في مجال علم البيانات. يتناول كورس أساسيات التعلم التجميعي المبادئ الأساسية للتعلم التجميعي وأهميته في تحسين أداء النماذج التنبؤية. سيتم تعريف المشاركين بأشهر أساليب التعلم التجميعي مثل التجميع بالتصويت (Bagging) والتعزيز (Boosting) والتكديس (Stacking). ستشمل الدورة شرحًا مفصلًا لخوارزميات الغابات العشوائية (Random Forest) وAdaBoost وGradient Boosting وكيفية تطبيقها باستخدام مكتبات Python مثل Scikit-learn وXGBoost. سيتم التركيز على تطبيقات عملية في التصنيف والانحدار مع أمثلة حقيقية ودراسات حالة. كما ستتناول الدورة تقييم الأداء وتحليل الأخطاء لتحسين النماذج. بنهاية الدورة، سيكون المشاركون قادرين على بناء نماذج تجميعية قوية قادرة على التعامل مع التحديات المختلفة في علم البيانات، وتحقيق دقة أعلى وموثوقية أكبر في التنبؤات,الدورة مجانية وبشهادة معتمدة. Basics of Ensemble Learning
