ما هو التركيز الرئيسي لسلسلة البرامج التعليمية هذه على التعلم الآلي؟
ينصب التركيز الرئيسي لسلسلة البرامج التعليمية هذه على التعلم الآلي على تقديم مقدمة شاملة للتعلم الآلي العملي باستخدام Python. في هذه السلسلة التعليمية ، نهدف إلى تزويد المتعلمين بالمعرفة الأساسية والمهارات اللازمة لفهم وتطبيق خوارزميات التعلم الآلي باستخدام لغة برمجة Python. التعلم الآلي هو حقل فرعي
متى أصبحت آلات المتجهات الداعمة معترف بها على نطاق واسع في مجال التعلم الآلي؟
تم التعرف على آلات المتجهات الداعمة (SVM) على نطاق واسع في مجال التعلم الآلي لقدرتها على التعامل مع مهام التصنيف والانحدار المعقدة. تم تقديم أجهزة SVM لأول مرة بواسطة فلاديمير فابنيك وأليكسي تشيرفونينكيس في الستينيات والسبعينيات من القرن الماضي ، ولكن لم يكتسب اهتمامًا كبيرًا حتى التسعينيات وأصبح معروفًا على نطاق واسع. في
لماذا يوصى بالحصول على فهم أساسي لـ Python 3 لمتابعة هذه السلسلة التعليمية؟
يوصى بشدة أن يكون لديك فهم أساسي لـ Python 3 لمتابعة هذه السلسلة التعليمية حول التعلم الآلي العملي باستخدام Python لعدة أسباب. Python هي واحدة من أكثر لغات البرمجة شيوعًا في مجال التعلم الآلي وعلوم البيانات. يستخدم على نطاق واسع لبساطته وقابليته للقراءة ومكتبات واسعة النطاق
ما هي الخطوات الثلاث التي ستتم فيها تغطية كل خوارزمية للتعلم الآلي؟
في مجال الذكاء الاصطناعي ، لا سيما في مجال التعلم الآلي باستخدام Python ، هناك ثلاث خطوات أساسية يتم اتباعها عادةً في تغطية كل خوارزمية تعلم الآلة. هذه الخطوات ضرورية لفهم خوارزميات التعلم الآلي وتنفيذها بشكل فعال. أنها توفر نهجًا منظمًا لبناء النماذج وتقييمها ، وتمكين الممارسين من ذلك
ما هو الغرض من الخطوة النظرية في تغطية خوارزمية التعلم الآلي؟
الغرض من الخطوة النظرية في تغطية خوارزمية التعلم الآلي هو توفير أساس متين لفهم المفاهيم والمبادئ الأساسية للتعلم الآلي. تلعب هذه الخطوة دورًا مهمًا في ضمان أن يكون لدى الممارسين فهم شامل للنظرية الكامنة وراء الخوارزميات التي يستخدمونها. عن طريق الخوض في
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم الآلي EITC/AI/MLP باستخدام Python, المُقدّمة, مقدمة في التعلم الآلي العملي باستخدام بايثون, مراجعة الامتحان