مدخل يضع المفاهيم أولاً إلى فضاء السمات وأهداف النماذج وخطوط المعالجة ومشروعات تصنيف صغيرة.
اربط الحدس الهندسي للمتجهات بالتفكير بأقرب الجيران، والأشجار المعززة، ودوال الخسارة، وخطوط المعالجة التمهيدية، ومثالين موجزين للشبكات العصبية. تستخدم السلسلة دروس CampusX على YouTube بوصفها عروضاً تطبيقية. وبدلاً من اعتبار مثال برمجي دليلاً على التعميم، ستتدرب على السؤال عن البيانات والهدف والتقسيم ومقياس التقييم الذي يستخدمه النموذج.
تمثيل مثال بسيط لتعلّم الآلة من حيث السمات والأهداف وفضاء السمات. المقارنة على مستوى عام بين نهج أقرب الجيران ونهج التعزيز. شرح أهمية دالة الخسارة وخط المعالجة التمهيدية. توثيق تجربة تصنيف صغيرة مع فحص تقييم صريح.
يُنصح بالإلمام بصياغة Python الأساسية وبالجبر الأولي. لا يُفترض وجود خبرة سابقة في تنفيذ تعلّم الآلة.
للمبتدئين الذين يريدون مقدمة واضحة وموجّهة دون مصطلحات معقدة غير ضرورية
لمن يتعلمون بشكل أفضل من خلال الأمثلة والدروس الموجّهة والتطبيق العملي
للمهنيين والمبدعين والمطورين المستقلين الباحثين عن سير عمل قابل للتكرار
الدرس الأول مجاني
7 الدروس · مبتدئ · الدورة الكاملة.
تستخدم هذه الدورة مواد مرخّصة بموجب CC BY مع نسبتها إلى مزود المحتوى أو رافعها. لا يتاح تشغيل الدروس إلا بعد تسجيل الدخول واجتياز فحوص النشر والترخيص.