🇦🇪 Unsupervised Machine Learning | التعلم الآلي بدون إشراف

🇦🇪 Unsupervised Machine Learning | التعلم الآلي بدون إشراف

Unsupervised Machine Learning | التعلم الآلي بدون إشراف

دبلومة في التعلم الآلي (بدون إشراف) وعلوم البيانات باستخدام لغة البايثون , دبلومة احترافية تقودك إلى فهم جيد للخوارزميات

Language: arabic

Note: 4.5/5 (4 notes) 1,313 students  New course 

Instructor(s): Mohammed Agoor

Last update: 2022-08-02

What you’ll learn

  • Intro to Unsupervised Machine Learning | مقدمة لتعلم الآلة بدون إشراف
  • Linear and nonlinear Dimensionality Reduction | تخفيض الأبعاد بطرقها المختلفة
  • PCA | SVD | Random Projection | خوارزميات تخفيض الابعاد بطرق خطية
  • Principle Component Analysis (PCA)
  • Singular Value Decomposition (SVD)
  • Isomap | LLE | t-SNE | خوارزميات تخفيض الأبعاد بطرق لاخطية
  • Isometric mapping (Isomap)
  • Locally Linear Embedding (LLE)
  • t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)
  • Anomaly Detection | كشف الشذوذ
  • Clustering | التجميع
  • K-Means خوارزمية
  • K-Means for preprocessing
  • K-Means for semi-supervised Learning
  • K-means for Image Segmentation
  • DBSCAN خوارزمية
  • Hierarchical Clustering خوارزمية
  • Gaussian Mixture Models (GMM) خوارزمية
  • Group Segmentation | تقسيم المجموعات

 

Requirements

  • Python (NumPy, pandas, matplotlib)
  • Basis knowledge of Supervised Machine Learning Algorithms
  • Basic Knowledge of Statistics for Machine Learning

 

Description

دبلومة تعلم الآلة بدون إشراف وعلوم البيانات باستخدام لغة البايثون, هي دبلومة فريدة تثري المحتوى العربي لمواضيع الذكاء الاصطناعي… وهي دورة تدريبية شاملة قائمة على التفاعل والتطبيق وشرح وافي وتفصيلي للخوارزميات بدءا من الصفر وحتى فهم ممتاز للخوارزمية ومن ثم التطبيق في الأكواد وبناء نموذج قوي يستخدم في الحياة العملية.. الدبلومة مناسبة للمبتدئين والمحترفين ولأي شخص مهتم بعلم البيانات وتحليلها و تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي Data Analyst, Data Scientist, Machine Learning Engineer, AI Engineer..

الدبلومة تؤهلك لاحتراف تعلم الآلة بدون إشراف وعلوم البيانات ليس فقط من خلال كتابة الكود بل بفهم جيد للرياضيات المتعلقة بالخوارزمية بشرح وافي مفصل من الناحيتين النظرية والعملية

_______________________________________________________________________________________________________


نتناول في هذه الدبلومة بحول الله تعالى

  • Diploma Definition

  • Introduction to Unsupervised Machine Learning

  • Linear and nonlinear Dimensionality Reduction

  • PCA | SVD | Random Projection

  • Isomap | LLE | t-SNE

  • Practical project on Anomaly Detection using Dimensionality Reduction Methods

  • Introduction to Clustering

  • K-Means Algorithm

  • DBSCAN Algorithm

  • Hierarchical Clustering Algorithm

  • Gaussian Mixture Models (GMM) Algorithm

  • Practical project on Group Segmentation using different techniques of Clustering

_______________________________________________________________________________________________________

— (*) تحذير هام: تم بذل مجهود كبير بفضل الله وتوفيقه من قبل م. محمد عجور في إعداد هذا المحتوى الذي يقدم بصفة شخصية لك مقابل

الاشتراك، رجاء عدم نسخه أو استخدامه بعيداً عن الموقع أو الإتجار به لإن ذلك يعرضك للمسائلة أمام الله عز وجل .. شكراً لتفهمك، وشكراً لاهتمامك بما نقدمه.



 

Who this course is for

  • Students & Any one with passion about Unsupervised Machine Learning
  • Machine Learning Engineers | مهندسو تعلم الآلة
  • Artificial Intelligence Engineers | مهندسو الذكاء الإصطناعي
  • Statisticians | الإحصائيين
  • Data Analysts & Scientists | محللو البيانات

 

Course content

  • Introduction to Course
    • Introduction to Course
  • Intro to Unsupervised ML | مقدمة لتعلم الآلة بدون إشراف
    • Intro to Unsupervised ML | مقدمة لتعلم الآلة بدون إشراف
  • Linear Algebra for Machine Learning l الجبر الخطي
    • Linear Algebra – part 1
    • Linear Algebra – part 2
    • Linear Algebra – part 3
  • Dimensionality Reduction | تخفيض الأبعاد
    • Dimensionality Reduction Approaches
    • Principle Component Analysis (PCA)
    • Singular Value Decomposition (SVD)
    • Must be watched after SVD
    • Random Projection
    • Manifold (nonlinear) Learning
  • Anomaly Detection | practical project
    • Anomaly Detection – part 1
    • Anomaly Detection – part 2
  • Clustering | التجميع
    • Intro to Clustering
  • K-Means Algorithm
    • K-Means | theory
    • K-Means | practice
    • K-Means for Image Segmentation
    • K-Means for Preprocessing
    • K-Means for Semi-Supervised Learning
    • Limits of K-Means
  • DBSCAN Algorithm
    • DBSCAN l theory
    • DBSCAN l practice
  • Hierarchical Clustering
    • Hierarchical Clustering l theory
    • Hierarchical Clustering l practice
  • Gaussian Mixture Models (GMM)
    • GMM | theory
    • GMM l Example
    • GMM | practice

 

🇦🇪 Unsupervised Machine Learning | التعلم الآلي بدون إشراف🇦🇪 Unsupervised Machine Learning | التعلم الآلي بدون إشراف

Time remaining or 694 enrolls left

 

Don’t miss any coupons by joining our Telegram group 

Udemy Coupon Code 100% off | Udemy Free Course | Udemy offer | Course with certificate