دورة أساسيات تعلم الآلة يقدّم مدخلًا شاملًا لفهم كيفية بناء الأنظمة الذكية التي تتعلم تلقائيًا من البيانات. يبدأ كورس أساسيات تعلم الآلة بتعريف مفهوم تعلم الآلة، أنواعه الأساسية مثل التعلم الخاضع للإشراف Supervised والتعلم غير الخاضع Unsupervised والتعلم التعزيزي Reinforcement Learning، مع توضيح أهم الخوارزميات المستخدمة في كل نوع.
يتعلم المتدرب كيفية إعداد البيانات ومعالجتها، تنظيفها، اختيار الخصائص Feature Selection، وتقسيمها للتدريب والاختبار. كما يتناول الكورس خوارزميات مهمة مثل الانحدار الخطي واللوجستي، شجرات القرار، خوارزميات التجميع مثل K-Means، وشبكات بايز.
بالإضافة إلى ذلك، يتم شرح كيفية تقييم النماذج باستخدام مقاييس مثل الدقة، الالتباس، وAUC، وكيفية تحسين الأداء عبر تقنيات مثل Cross Validation وRegularization.
يقدم الكورس تطبيقات عملية باستخدام Python وScikit-Learn لبناء نماذج واقعية. في النهاية، يكتسب المتعلم أساسًا قويًا يسمح له بالانتقال إلى التعلم العميق وتحليل البيانات المتقدم,الدورة مجانية وبشهادة معتمدة. المهندس عبدالرحمن الفقي أساسيات تعلم الآلة