مفاهيم متقدمة في تعلم الآلة

[alucard200alucard200 is verified member.]

بسم الله الرحمن الرحيم
السلام عليكم ورحمة الله تعالى وبركاته

أهلًا وسهلًا بكم

اليوم بإذن سأعطيكم نظرة عامة عن الدروس القادمة إن شاء الله بما أننا تعلمنا كيفية بناء نموذج من صفر الآن يأتي الدور إلى فهم بعض المفاهيم المهمة جدًا والتي يجب على أي طالب في هذا المجال أن يكون على دراية بها:

ضبط النموذج وتحسين الأداء (Hyperparameter Tuning) :
ما هي Hyperparameters وكيف تختلف عن Parameters
لماذا يعتبر ضبط Hyperparameters ضروريًا لتحسين أداء النماذج
طرق البحث عن أفضل القيم باستخدام Grid Search و Random Search وغيرها

التعامل مع عدم توازن البيانات (Imbalanced Data):
كيف يؤثر عدم توازن البيانات على دقة النماذج؟
استراتيجيات التعامل مع البيانات غير المتوازنة مثل Oversampling و Undersampling
ستخدام أوزان الفئات (Class Weights) وتقنيات أخرى لتحسين الأداء

التحديات الحقيقية في تعلم الآلة :
اخطاء شائعة عند بناء النماذج وكيفية تجنبها
مشاكل مثل Overfitting و Underfitting ماهي وما أفضل الحلول لها

مفهوم cross-validation :
ماهو وكيف يلعب دور كبير في تحسين دقة النموذج

هذه المفاهيم أساسية لأي شخص يريد بناء نماذج قوية وفعالة في تعلم الآلة ,في الدروس القادمة سنشرح كل مفهوم بإذن الله

شكرًا على حسن استماعكم
وبالتوفيق ​