×
الرئيسية إنشاء سيرة ذاتية دورات تدريبية الأختبارات
قناة منصة معارف علي التليجرام الاقوي عربيا .. اشترك الآن

شرح Learning Evaluation Metrics in ML Lesson 1 Introduction مقاييس تقييم التعلم في التعلم الآلي | [معتمد]

دورة أساسيات Evaluation Metrics in ML

شارك الآن استفساراتك مع اعضاء دورة أساسيات Evaluation Metrics in ML اضغط هنا
سجل الان للحصول على دورات تدريبية معتمدة مع إمكانية إستخراج شهادة إتمام الدورة مجانا
سجل الآن
ملحقات الدرس
قائمة الدروس | 10 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

ممتاز
0 تقيمات
جيد
0 تقيمات
متوسط
0 تقيمات
مقبول
0 تقيمات
سئ
0 تقيمات
0.0
0 تقيمات

دورة أساسيات Evaluation Metrics in ML تقدم لك المعرفة الأساسية حول كيفية قياس وتقييم أداء النماذج في التعلم الآلي. يركز كورس أساسيات Evaluation Metrics in ML على مجموعة متنوعة من مقاييس التقييم المستخدمة لتحليل جودة النماذج، سواء في التصنيف أو الانحدار. ستتعلم كيفية استخدام مقاييس مثل Accuracy، Precision، Recall، F1-Score، بالإضافة إلى فهم Confusion Matrix لتحليل الأداء في المشاكل التصنيفية. تغطي الدورة أيضًا مقاييس الانحدار مثل MSE، RMSE، وR-Squared. يتم توضيح أهمية مقاييس مثل ROC-AUC في تقييم النماذج التصنيفية متعددة الفئات. من خلال أمثلة عملية باستخدام Python، ستتعرف على كيفية اختيار المقاييس المناسبة وتحليل النتائج لتحسين النموذج وتجنب التحيز أو الإفراط في التخصيص. الدورة مثالية للمبتدئين والمتوسطين في مجال التعلم الآلي. انضم الآن لتطوير مهاراتك في تقييم النماذج بكفاءة,الدورة مجانية وبشهادة معتمدة. Basics of Evaluation Metrics in ML
×

يجب ان يكون لديك حساب داخل المنصة
حتى تستطيع المشاركة و التفاعل مع التعليقات

سجل الآن مجانا