مقدمة عن دورة تعلم الآلة للمبتدئين

دورة تعلم الآلة للمبتدئين التي تقدمها مايكروسوفت، هي مقدمة شاملة للمبتدئين في مجال تعلم الآلة. هذه الدورة مثالية لأولئك الذين يبدؤون في تعلم هذا المجال وتهدف إلى تبسيط المفاهيم الأساسية. من خلال استخدام أدوات وتقنيات مثل Jupyter Notebooks و Scikit-learn، سيتمكن المشاركون من بناء نماذج تعلم الآلة وفهم كيفية عملها.

محتوى الدورة:

1. المقدمة إلى تعلم الآلة للمبتدئين - الجزء 1
   شرح تعلم الآلة وكيفية البدء في العمل عليه من خلال استعراض الأدوات الأساسية التي ستستخدمها في الدورة.

2. تاريخ تعلم الآلة - الجزء 2
   تعلم كيفية تطور تعلم الآلة وكيفية تأثيره على المجالات المختلفة.

3. تقنيات تعلم الآلة - الجزء 3
   شرح شامل للعديد من تقنيات تعلم الآلة الشائعة مثل الانحدار الخطي و التصنيف.

4. إعداد الأدوات اللازمة لبناء نماذج تعلم الآلة - الجزء 4
   تعلم كيفية إعداد بيئة العمل باستخدام أدوات مثل Jupyter Notebooks لتطوير النماذج.

5. مقدمة إلى نماذج الانحدار لتعلم الآلة - الجزء 5
   شرح مفصل لنماذج الانحدار وكيفية تطبيقها على البيانات.

6. إعداد Jupyter Notebooks لبدء بناء نماذج الانحدار - الجزء 6
   تعلم كيفية استخدام Jupyter Notebooks في بناء وتحليل نماذج الانحدار الخطي.

7. مشروعك الأول في الانحدار الخطي باستخدام بايثون - الجزء 7
   تطبيق عملي على الانحدار الخطي باستخدام Python و Scikit-learn.

8. كيفية تحليل وتنظيف مجموعة البيانات - الجزء 8
   تعلم كيفية التعامل مع البيانات الخام وتحضيرها قبل بناء النماذج.

9. كيفية تصور البيانات باستخدام Matplotlib - الجزء 9
   تعلم كيفية تصور البيانات باستخدام مكتبة Matplotlib.

10. فهم الانحدار الخطي - الجزء 10
    تعلم المفاهيم الأساسية للانحدار الخطي وكيفية استخدامه لتحليل البيانات.

11. البحث عن الارتباط: مفتاح الانحدار الخطي - الجزء 11
    فهم كيفية تحديد الارتباط بين المتغيرات في الانحدار الخطي.

12. الانحدار الخطي والمتعدد الحدود باستخدام Scikit-learn - الجزء 12
    تطبيق الانحدار الخطي والمتعدد الحدود باستخدام مكتبة Scikit-learn.

13. التنبؤ بالميزات التصنيفية باستخدام الانحدار الخطي - الجزء 13
    تعلم كيفية استخدام الانحدار الخطي للتنبؤ بالميزات التصنيفية.

14. فهم الانحدار اللوجستي لتصنيف تعلم الآلة - الجزء 14
    تعلم كيفية استخدام الانحدار اللوجستي لتصنيف البيانات.

15. تحليل البيانات والتحضير للانحدار اللوجستي - الجزء 15
    تعلم كيفية تحليل البيانات وتحضيرها لاستخدام الانحدار اللوجستي.

16. الانحدار اللوجستي لتصنيف البيانات - الجزء 16
    تطبيق الانحدار اللوجستي على البيانات لتصنيفها.

17. تحليل أداء الانحدار اللوجستي باستخدام منحنى ROC - الجزء 17
    تعلم كيفية تقييم أداء الانحدار اللوجستي باستخدام منحنى ROC.

من خلال دورة تعلم الآلة للمبتدئين، سيتعرف المشاركون على الأساسيات في تعلم الآلة بما في ذلك الانحدار الخطي، التصنيف اللوجستي، وتحليل البيانات. الدورة توفر تطبيقات عملية باستخدام Python و Scikit-learn، مما يساعد على تكوين قاعدة قوية للانتقال إلى المواضيع المتقدمة في الذكاء الاصطناعي و التعلم الآلي