الكورسات ‹ كورس ML

Machine Learningكورس جديد، برؤية جديدة

شرح جديد للـ Machine Learning، مكتوب مش فيديو: مقالات بتشرح كل موضوع، ومشاريع بتطبّقه على داتا حقيقية. الكورس بيتحدّث أول بأول.

لو خلّصت Full Bootcamp، الكورس ده إضافة بزاوية جديدة، مش خطوة لازم تعدّي عليها.

ابدأ من أول موضوع

المواضيع

موضوع متاح · والباقي بينزل تباعًا

  1. 1

    مقدمة: يعني إيه Machine Learning؟

    AI و ML، الـ Task والـ Performance والـ Experience، وأنواع الـ ML

    قريبًا
  2. 2

    Linear & Polynomial Regression

    الـ OLS والـ Gradient Descent، تقييم الموديل بالـ MSE والـ R²، والـ Polynomial Features

    اقرا ←
  3. 3

    Overfitting, Underfitting & Regularization

    Ridge و Lasso، وإزاي تخلّي الموديل يفهم بدل ما يحفظ

    قريبًا
  4. 4

    Cross-Validation & Hyperparameter Tuning

    Grid Search و Random Search

    قريبًا
  5. 5

    Logistic Regression

    أول خطوة في الـ Classification

    قريبًا
  6. 6

    Support Vector Machines

    للـ Regression وللـ Classification

    قريبًا
  7. 7

    K-Nearest Neighbors

    التوقّع من أقرب الجيران

    قريبًا
  8. 8

    Decision Trees

    الموديل اللي بيسأل أسئلة

    قريبًا
  9. 9

    Ensembles: Random Forest & XGBoost

    لما موديلات كتير تشتغل مع بعض

    قريبًا

المشاريع

كل مشروع بيكبر مع الدروس

  1. P1

    توقّع أسعار العربيات (Car Price)

    Linear و Polynomial Regression، وبعدين Regularization والـ Tuning

    شغالين عليه
  2. P2

    Customer Churn

    Classification على داتا عملاء حقيقية

    قريبًا
  3. P3

    من الـ Notebook لـ Streamlit App

    نقسّم المشروع scripts، نرفعه على GitHub، ونعمل web app للـ prediction

    قريبًا
قريبًا

ML2Software

إزاي المشروع يبقى Software حقيقي يتعتمد عليه.

From ML projects to ML software