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/9Lcwmazb#syTVFkRroY27IbPLLVMWUMXRDuhvWkvmqw85OjjH7nU


Sources
https://www.geeksforgeeks.org/clustering-in-machine-learning/
https://www.geeksforgeeks.org/dbscan-clustering-in-ml-density-based-clustering/

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

في هذا الفيديو نشرح بالتفصيل خوارزمية DBSCAN وهي واحدة من أهم خوارزميات التجميع (Clustering) في مجال تعلم الآلة Machine Learning.
سنتعرف على مفهوم التجميع القائم على الكثافة Density-Based Clustering وكيف يمكن استخدام النماذج المعتمدة على الكثافة Model-Based Methods لتجميع البيانات بشكل ذكي ودقيق.

سنتناول في الشرح:

ما هي فكرة DBSCAN؟

كيف تحدد النقاط الأساسية (Core Points) والعناصر الخارجية (Noise)?

الفرق بين DBSCAN وطرق التجميع الأخرى مثل K-Means.

أمثلة تطبيقية لفهم الفكرة عمليًا.

إذا كنت مهتمًا بتعلم خوارزميات Machine Learning خطوة بخطوة، فهذا الفيديو مناسب لك
#البرمجه_مع_الفقي_مفهومه
#تعلم_الآلة #تعلم_البرمجة #مادة_التعلم_الآلي #تقنية_المعلومات
#education #تعلم_البرمجة #كلية_الحاسبات #البرمجه_مع_الفقي_مفهومه #اكسبلور #البرمجه #MachineLearning #DBSCAN #Clustering