التعلّم المُوجَّه: من الصفر إلى مشروع احترافي

مسار شامل ومتدرج: من المفردات الأساسية إلى نشر نموذج في الإنتاج. نوع المشكلة، تحضير البيانات، خوارزميات التصنيف والانحدار، المقاييس والتكاليف التجارية، خطوط أنابيب مضادة للتسرب، القابلية للتفسير، النشر والمراقبة — مع عشرة تطبيقات عملية ومشروع نهائي.

متوسطAOA-ML-101
01

الأساسيات: الذكاء الاصطناعي، التعلّم الآلي والتعلّم المُوجَّه

وصول حر0 / 5
02

المفردات الأساسية للتعلّم الآلي

وصول حر0 / 6
03

تحديد نوع المشكلة

وصول حر0 / 3
04

دورة حياة مشروع التعلّم الآلي

اشتراك0 / 2
05

التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA)

اشتراك0 / 6
06

تنظيف البيانات

اشتراك0 / 5
07

تحويل البيانات

اشتراك0 / 5
08

فصل البيانات: التدريب والتحقق والاختبار

اشتراك0 / 4
09

تدريب النموذج

اشتراك0 / 3
10

التعميم والإفراط والنقص في التعلّم

اشتراك0 / 4
11

التحقق المتقاطع وتحسين المعاملات الفائقة

اشتراك0 / 3
12

خوارزميات التصنيف

اشتراك0 / 9
13

خوارزميات الانحدار

اشتراك0 / 7
14

البيانات غير المتوازنة وإعادة العينات

اشتراك0 / 3
15

مصفوفة الالتباس

اشتراك0 / 2
16

مقاييس التصنيف

اشتراك0 / 14
17

مقاييس الانحدار

اشتراك0 / 10
18

اختيار المقياس حسب الأعمال

اشتراك0 / 2
19

Scikit-learn احترافية

اشتراك0 / 5
20

قابلية تفسير النماذج

اشتراك0 / 2
21

النشر والمراقبة في الإنتاج

اشتراك0 / 3
22

الأخطاء الشائعة وسير العمل الاحترافي

اشتراك0 / 3
23

التطبيقات العملية (10 تطبيقات)

اشتراك0 / 11
24

المشروع النهائي

اشتراك0 / 2
25

الملاحق: المسرد وورقات المرجع

اشتراك0 / 5