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/gfFEXJIL#wIxDbNjPZGJahqBSdp2GTzwI3T5oNzEteqhr2MWpdjI

Sources
https://www.geeksforgeeks.org/clustering-in-machine-learning/
https://www.geeksforgeeks.org/hierarchical-clustering/

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

في هذا الفيديو نشرح مفهوم التجميع الهرمي (Hierarchical Clustering) أو ما يُعرف أيضًا باسم Connectivity-based Clustering بطريقة مبسطة وسهلة الفهم

ستتعرف على:
فكرة التجميع المعتمد على الاتصال بين النقاط (Connectivity)
الفرق بين Agglomerative و Divisive Clustering
كيفية بناء Dendrogram وتحليل نتائجه بصريًا

الشرح مثالي لطلاب تعلم الآلة (Machine Learning) وعلوم البيانات (Data Science) وعلوم الحاسب، ولكل من يريد فهم خوارزميات التجميع بعمق وبأسلوب بسيط

شاهد الفيديو للنهاية لتفهم كيف تُستخدم خوارزمية التجميع الهرمي في تحليل البيانات واكتشاف الأنماط

#education #تعلم_البرمجة #كلية_الحاسبات #البرمجه_مع_الفقي_مفهومه #اكسبلور #البرمجه

#البرمجه_مع_الفقي_مفهومه
#تعلم_الآلة #تعلم_البرمجة #مادة_التعلم_الآلي #تقنية_المعلومات