Introduction to Machine Learning

إزاي الكمبيوتر بيتعلم من البيانات؟ في أول محاضرة من كورس تعلّم الآلة (Machine Learning)، بنفهم أساسيات المجال، وإمتى نستخدمه، وإزاي النماذج بتتعلم وتعمل تنبؤات على بيانات جديدة. موضوعات المحاضرة: • تعريف Machine Learning، ومعنى Task وExperience وPerformance. • الفرق بين البرمجة التقليدية والتعلّم من البيانات. • أنواع التعلّم: Supervised، Unsupervised، Semi-supervised، وReinforcement Learning. • الفرق بين Classification وRegression. • الفرق بين Batch Learning وOnline Learning. • الفرق بين Instance-Based وModel-Based Learning. • خطوات بناء النموذج: دراسة البيانات، اختيار النموذج، التدريب، والتنبؤ. • تحديات البيانات: قلة البيانات، ضعف الجودة، وSampling Bias. • دور Feature Engineering، والفرق بين Feature Selection وFeature Extraction. • فهم Overfitting وUnderfitting، وطرق التعامل معهما باستخدام تحسين البيانات وRegularization. المحاضرة مناسبة للمبتدئين، وهدفها بناء فهم واضح للمفاهيم الأساسية قبل الدخول في الخوارزميات والتطبيقات. مع لجين كمال | LUJAYN KAMAL #MachineLearning #تعلم_الآلة #الذكاء_الاصطناعي