تدريب وفهم نماذج التراجع في التعلم الآلي
يمكن القول أن التراجع هو تقنية التعلم الآلي الأكثر استخداماً، والاكتشافات العلمية الأساسية، وتخطيط الأعمال، وتحليلات سوق الأوراق المالية. هذه المواد التعليمية تتعمق في بعض تحليلات التراجع المشتركة، سواء كانت بسيطة أو أكثر تعقيداً، ويوفر بعض التفاصيل حول كيفية تقييم أداء النموذج.
الأهداف التعليمية
خلال هذه الوحدة، سوف تتمكن مما يلي:
- فهم كيفية عمل الانحدار.
- العمل مع خوارزميات جديدة: الانحدار الخطي والانحدار الخطي المتعدد والانحدار متعدد الحدود.
- فهم نقاط القوة والقيود الخاصة بنماذج الانحدار.
- تصور دالات الخطأ والتكلفة في الانحدار الخطي.
- فهم مقاييس التقييم الأساسية للتراجع.
المتطلبات الأساسية
الإلمام بأساسيات نماذج التعلم الآلي