أتوقع هذي اقوى تغريدة حسويها🧚🏻
في هذي التغريدة برتب لكم roadmap لتعلم الذكاء الاصطناعي step by step مع مصادر:
نبدأ بهذي المقولة
Finally, strategy must have continuity
في هذي التغريدة برتب لكم roadmap لتعلم الذكاء الاصطناعي step by step مع مصادر:
نبدأ بهذي المقولة
Finally, strategy must have continuity
في البداية المجال يعتمد على العلميات الحسابية والخوارزميات ف بالتالي لازم يكون عندنا مهارات رياضية كويسه
وهذا كتاب يغطي المواضيع الرياضية ف الذكاء الاصطناعي:
mml-book.github.io
وهذا كتاب يغطي المواضيع الرياضية ف الذكاء الاصطناعي:
mml-book.github.io
اولاً: التأسيسس الممتاز في لغة البايثون وتفضلو أكثر من مصدر هنا:
- elzero.org
- Harmash.com
- satr.codes
- teracourses.com
- Barmej.com
-codecademy.com
-realpython.com/courses/python…
-w3schools.com
- elzero.org
- Harmash.com
- satr.codes
- teracourses.com
- Barmej.com
-codecademy.com
-realpython.com/courses/python…
-w3schools.com
موقع كويزات وتمارين:
-realpython.com
-realpython.com
اضيف على مواقع للتدريب هذي:
١- leetcode
2- exercisem.io
3- hackerRank
شخص الله يعطيه العافيه أعطاني هي
١- leetcode
2- exercisem.io
3- hackerRank
شخص الله يعطيه العافيه أعطاني هي
هنا رح اذكر اهم المكتبات وال frameworks الي مهم يعرفها اي شخص في AI
—Seaborn and Matplotlib يستخدموها لتصور البيانات و يلقو اتجاهات في البيانات
—Pandas
عشان تحليل البيانات ومعالجتها
—Seaborn and Matplotlib يستخدموها لتصور البيانات و يلقو اتجاهات في البيانات
—Pandas
عشان تحليل البيانات ومعالجتها
—Scikit-Learn
يستخدموها لتنفيذ supervised and unsupervised algorithm وبداخلها خوارزميات classification ,regression
—TensorFlow and Keras
هذي frameworks لإنشاء وتدريب ونشر الشبكات العصبية
يستخدموها لتنفيذ supervised and unsupervised algorithm وبداخلها خوارزميات classification ,regression
—TensorFlow and Keras
هذي frameworks لإنشاء وتدريب ونشر الشبكات العصبية
ثانياً: اللغة المستخدمه في التعلم الالي بعد البايثون هي لغة R ويستخدموها للحوسبة الإحصائية والتحليل والتصور
والIDE هو RStudio
هنا بكتب بعض ال libraries الي محتاجين نتعلمها:
والIDE هو RStudio
هنا بكتب بعض ال libraries الي محتاجين نتعلمها:
-xgboost:يستخدموها لتنفيذ تقنية gradient boosting
-mlr:framework يدعم classification,regression,clustering
-PARTY:يولد ال decision trees مع هذا ال package ويدعم recursive partitioning
-CARET:هذا package يستخدموه عشان يقدرو يحددو اي خوارزمية تعلم الي هي الافضل
-mlr:framework يدعم classification,regression,clustering
-PARTY:يولد ال decision trees مع هذا ال package ويدعم recursive partitioning
-CARET:هذا package يستخدموه عشان يقدرو يحددو اي خوارزمية تعلم الي هي الافضل
هنا موقع RStudio فيه كتب:
-rstudio.com…
هنا كورسات:
-coursera.org
-codecademy.com
-edx.org
-simplilearn.com
-m3aarf.com
-coursera.org
-rstudio.com…
هنا كورسات:
-coursera.org
-codecademy.com
-edx.org
-simplilearn.com
-m3aarf.com
-coursera.org
ثالثاً واخيراً:
Data cleaning:
ال ML يتضمن تدريب وكمان توفير بيانات للخوارزميات
وغالباً الشركات تواجه صعوبة عشان تغذي الخوارزميات ببيانات صحيحه او تنظيف البيانات الي يكون فيها خلل
اذا استخدمنا بيانات نظيفه في احتمال انو يكون اداء المودل افضل
Data cleaning:
ال ML يتضمن تدريب وكمان توفير بيانات للخوارزميات
وغالباً الشركات تواجه صعوبة عشان تغذي الخوارزميات ببيانات صحيحه او تنظيف البيانات الي يكون فيها خلل
اذا استخدمنا بيانات نظيفه في احتمال انو يكون اداء المودل افضل
وعندنا اربع خطوات اساسية لتنظيف البيانات:
1-removing unwanted data
2-resolving structural errors
3-handling unwanted outliers
4-handling missing data
1-removing unwanted data
2-resolving structural errors
3-handling unwanted outliers
4-handling missing data
جاري تحميل الاقتراحات...