نماذج التعلم الآلي والعميق التنبؤية

مع التطورات السريعة في التكنولوجيا، أصبح اتخاذ القرارات المعتمد على الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة، خصوصًا عبر نماذج التعلم الآلي الخاضع للإشراف والشبكات العصبية. ومع أدوات الأتمتة المتطورة، أصبح إتقان هذه النماذج التنبؤية الأساسية ممكنًا للممارسين.

تركز هذه الورشة على التعلم الآلي الخاضع للإشراف وتحسينه عبر الشبكات العصبية، والتي تلعب دورًا أساسيًا في تحسين دقة التنبؤ عبر مختلف الصناعات. سيتعرف المشاركون على حلول مقارنة متعددة باستخدام Python ببساطة من خلال تعلم كيفية توجيه الأوامر عبر ChatGPT. بنهاية الورشة، سيتمكن المشاركون من استخدام هذه الخوارزميات بفاعلية ويصبحون ممارسين محترفين في المجال.

نظرة عامة على الورشة

أهداف التعلم

● استكشاف صعود الذكاء الاصطناعي مع الإنترنت والأجهزة الذكية IoT.
● فهم الفرق بين التحليل الإحصائي، التعلم الآلي، والتعلم العميق.
● التمييز بين نماذج الانحدار Regression ونماذج التصنيف Classification.
● تجنب وهم الأداء العالي لنماذج التنبؤ.
● التحقق من صحة وتقييم نماذج التعلم الآلي والعميق.
● اختيار النموذج الأنسب بين ML وDL.
● تحسين النماذج عبر ضبط المعلمات الفائقة (Hyperparameter tuning).
● مقارنة نماذج ML وDL باستخدام مقاييس دقيقة.
● تصميم لوحات عرض Dashboard للمقارنة بين النماذج.
● استخدام ChatGPT لتوجيه الأوامر وتحليل النتائج.

المدة: 5 أيام

اليوم 1:
● موسوعة التعلم الآلي والعميق الكاملة

اليوم 2:
● الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي
● التحليل التمييزي

اليوم 3:
● أشجار القرار Decision Trees، Naive Bayes، Support Vector Machines

اليوم 4:
● الشبكات العصبية Feed Forward Neural Networks
● الشبكات التنبؤية Sequential Predictive Nets

اليوم 5:
● ورشة عمل تطبيقية على دراسة حالة

● مقارنة أساليب التعلم الآلي والتعلم العميق.
● فهم متطلبات البيانات والفروق في قابلية التوسع بين النماذج.
● استكشاف نماذج ML مثل أشجار القرار وSVM.
● تعلم كيفية استخراج الأنماط المعقدة عبر DL مثل CNN وRNN.
● تطبيق تقنيات التحقق الصحيحة: Cross-validation مقابل Train/Test splits.
● اكتشاف طرق التنظيم Regularization مثل Dropout وEarly Stopping.
● إتقان التحليلات: Feature Engineering مقابل التعلم التمثيلي التلقائي.
● اختيار النهج الأمثل لبياناتك واحتياجات عملك.

ماذا ستتعلم؟