في هذه الدورة ، ستحصل على خبرة عملية في التعلم الآلي من سلسلة من دراسات الحالة العملية. في نهاية الدورة التدريبية الأولى ، ستكون قد درست كيفية التنبؤ بأسعار المنازل بناءً على ميزات مستوى المنزل ، وتحليل المشاعر من مراجعات المستخدمين ، واسترداد المستندات ذات الأهمية ، والتوصية بالمنتجات ، والبحث عن الصور. من خلال التدريب العملي على حالات الاستخدام هذه ، ستتمكن من تطبيق أساليب التعلم الآلي في مجموعة واسعة من المجالات. تتعامل هذه الدورة التدريبية الأولى مع طريقة التعلم الآلي على أنها صندوق أسود. باستخدام هذا التجريد ، ستركز على فهم المهام التي تهمك ، ومطابقة هذه المهام بأدوات التعلم الآلي ، وتقييم جودة المخرجات. في الدورات اللاحقة ، سوف تتعمق في مكونات هذا الصندوق الأسود من خلال فحص النماذج والخوارزميات. تشكل هذه القطع معًا خط أنابيب التعلم الآلي ، والذي ستستخدمه في تطوير التطبيقات الذكية. مخرجات التعلم: بنهاية هذه الدورة ، ستكون قادرًا على: تحديد التطبيقات المحتملة للتعلم الآلي في الممارسة. وصف الاختلافات الجوهرية في التحليلات التي تم تمكينها من خلال الانحدار والتصنيف والتكتل. حدد مهمة التعلم الآلي المناسبة لتطبيق محتمل. تطبيق الانحدار والتصنيف والتجميع والاسترجاع وأنظمة التوصية والتعلم العميق. قدم بياناتك كميزات لتكون بمثابة مدخلات لنماذج التعلم الآلي. قم بتقييم جودة النموذج من حيث مقاييس الخطأ ذات الصلة لكل مهمة. استخدم مجموعة بيانات لتلائم نموذجًا لتحليل البيانات الجديدة. أنشئ تطبيقًا شاملاً يستخدم التعلم الآلي في جوهره. طبق هذه التقنيات في بايثون.