مرحبًا بكم في هذا الفيديو المخصص لفهم أعماق
مادة "Machine Learning"، التي تعد أحد أساسيات المستوى الثالث في كلية الحاسبات والمعلومات.

لماذا يهمك هذا الموضوع؟
إذا كنت طالبًا في كلية الحاسبات والمعلومات أو تهتم بتعلم كيفية تطبيق تقنيات التعلم الآلي بشكل أفضل، ستحصل على فهم أعمق حول كيفية بناء النماذج وتحسين الأداء في برمجتك باستخدام خوارزميات التعلم الآلي.

انضم إلينا في رحلة التعلم:
لاتنسَ الاشتراك في القناة وتفعيل الجرس ليصلك كل جديد. نحن هنا لمساعدتك في تحقيق أهدافك الأكاديمية والتفوق في مادة التعلم الآلي.

روابط مفيدة:
Link of PDF
https://mega.nz/file/8fMjEIoQ#gfUa8b1WDPCbB6_b-cyIlbBAgFJMRsahoQjyZJxu9tQ

انضم إلى مجتمعنا وشاركنا آراءك وتساؤلاتك في قسم التعليقات. نتطلع إلى مشاركتك في هذه الرحلة التعليمية!

في هذا الفيديو نكمل شرح مرحلة معالجة البيانات Data Preprocessing وهي من أهم الخطوات في أي مشروع Machine Learning.
هذا هو الجزء الثاني من السلسلة، وسنركّز فيه على خطوات أكثر تقدمًا لتجهيز البيانات قبل تدريب النماذج.

سنتعرف في هذا الجزء على:

تحويل البيانات النصية إلى رقمية باستخدام Encoding.

مبدأ Normalization وStandardization.

أهمية موازنة البيانات لتحسين دقة النماذج.

أمثلة عملية لتوضيح كل خطوة بطريقة مبسطة.

بعد مشاهدة هذا الفيديو، ستكون قادرًا على تجهيز بياناتك باحتراف لتطبيق أي خوارزمية تعلم آلي بشكل صحيح

#education #تعلم_البرمجة #كلية_الحاسبات #البرمجه_مع_الفقي_مفهومه #اكسبلور #البرمجه #MachineLearning #DataPreprocessing #AI #DataScience
#البرمجه_مع_الفقي_مفهومه
#تعلم_الآلة #تعلم_البرمجة #مادة_التعلم_الآلي #تقنية_المعلومات