الملخص
في هذه الوحدة، تعلمت كيفية استخدام Python لاستكشاف البيانات وتصورها ومعالجتها. يعد استكشاف البيانات في صميم علم البيانات وهو عنصر أساسي في تحليل البيانات والتعلم الآلي.
يمثل التعلم الآلي مجموعة فرعية من علم البيانات التي تتعامل مع النمذجة التنبؤية. بمعنى آخر، يستخدم التعلم الآلي البيانات لإنشاء نماذج تنبؤية من أجل التنبؤ بقيم غير معروفة. قد تستخدم التعلم الآلي للتنبؤ بكمية الطعام التي يحتاجها سوبر ماركت لطلب أو لتحديد النباتات في الصور الفوتوغرافية.
يعمل التعلم الآلي من خلال تحديد العلاقات بين قيم البيانات التي تصف خصائص شيء ما (ميزاته، مثل ارتفاع ولون النبات) والقيمة التي نريد توقعها (التسمية، مثل أنواع النباتات). يتم بناء هذه العلاقات في نموذج من خلال عملية التدريب.
التحدي: هو تحليل بيانات الرحلة
إذا كانت التدريبات في هذه الوحدة قد ألهمتك لمحاولة استكشاف البيانات بنفسك، فلماذا لا تواجه التحدي المتمثل في مجموعة بيانات في العالم الحقيقي تحتوي على سجلات رحلات من وزارة النقل الأمريكية؟ ستواجه التحدي في دفتر 01 - Flights Challenge.ipynb!
إشعار
لا يتم تضمين وقت إكمال هذا التحدي الاختياري في الوقت المقدر لهذه الوحدة التدريبية. يمكنك قضاء القليل أو الكثير من الوقت على ذلك كما تريد!