Intro to Unsupervised Machine Learning | مقدمة لتعلم الآلة بدون إشراف
Linear and nonlinear Dimensionality Reduction | تخفيض الأبعاد بطرقها المختلفة
PCA | SVD | Random Projection | خوارزميات تخفيض الابعاد بطرق خطية
Principle Component Analysis (PCA)
Singular Value Decomposition (SVD)
Isomap | LLE | t-SNE | خوارزميات تخفيض الأبعاد بطرق لاخطية
Isometric mapping (Isomap)
Locally Linear Embedding (LLE)
t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)
Anomaly Detection | كشف الشذوذ
Clustering | التجميع
K-Means خوارزمية
K-Means for preprocessing
K-Means for semi-supervised Learning
K-means for Image Segmentation
DBSCAN خوارزمية
Hierarchical Clustering خوارزمية
Gaussian Mixture Models (GMM) خوارزمية
Group Segmentation | تقسيم المجموعات
دبلومة تعلم الآلة بدون إشراف وعلوم البيانات باستخدام لغة البايثون, هي دبلومة فريدة تثري المحتوى العربي لمواضيع الذكاء الاصطناعي… وهي دورة تدريبية شاملة قائمة على التفاعل والتطبيق وشرح وافي وتفصيلي للخوارزميات بدءا من الصفر وحتى فهم ممتاز للخوارزمية ومن ثم التطبيق في الأكواد وبناء نموذج قوي يستخدم في الحياة العملية.. الدبلومة مناسبة للمبتدئين والمحترفين ولأي شخص مهتم بعلم البيانات وتحليلها و تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي Data Analyst, Data Scientist, Machine Learning Engineer, AI Engineer..
الدبلومة تؤهلك لاحتراف تعلم الآلة بدون إشراف وعلوم البيانات ليس فقط من خلال كتابة الكود بل بفهم جيد للرياضيات المتعلقة بالخوارزمية بشرح وافي مفصل من الناحيتين النظرية والعملية
_______________________________________________________________________________________________________
نتناول في هذه الدبلومة بحول الله تعالى
- Diploma Definition
- Introduction to Unsupervised Machine Learning
- Linear and nonlinear Dimensionality Reduction
- PCA | SVD | Random Projection
- Isomap | LLE | t-SNE
- Practical project on Anomaly Detection using Dimensionality Reduction Methods
- Introduction to Clustering
- K-Means Algorithm
- DBSCAN Algorithm
- Hierarchical Clustering Algorithm
- Gaussian Mixture Models (GMM) Algorithm
- Practical project on Group Segmentation using different techniques of Clustering
_______________________________________________________________________________________________________
— (*) تحذير هام: تم بذل مجهود كبير بفضل الله وتوفيقه من قبل م. محمد عجور في إعداد هذا المحتوى الذي يقدم بصفة شخصية لك مقابل
الاشتراك، رجاء عدم نسخه أو استخدامه بعيداً عن الموقع أو الإتجار به لإن ذلك يعرضك للمسائلة أمام الله عز وجل .. شكراً لتفهمك، وشكراً لاهتمامك بما نقدمه.
