شرح Learning Evaluation Metrics in ML Lesson 10 Log Loss مقاييس تقييم التعلم في التعلم الآلي | [معتمد]

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