أساسيات التحليلات التنبؤية والتعلم الآلي

التصنيف الرئيسي: تقنية المعلومات والتحول الرقمي | التخصص: الأمن السيبراني

الوصف العام: يهدف برنامج "أساسيات التحليلات التنبؤية والتعلم الآلي" إلى تزويد المشاركين بالمفاهيم الأساسية والتقنيات التطبيقية المستخدمة في مجال التحليلات التنبؤية والتعلم الآلي. يركز البرنامج على شرح كيفية استخدام البيانات...

معلومات البرنامج:

• الأمن السيبراني
• تقنية المعلومات والتحول الرقمي

أهداف الدورة

• تعريف المشاركين بمفاهيم وأساسيات التحليلات التنبؤية والتعلم الآلي.
• تطوير مهارات التعامل مع البيانات وتحضيرها لبناء النماذج.
• تمكين المشاركين من تطبيق خوارزميات التعلم الآلي الأساسية.
• تعزيز القدرة على تقييم وتحسين أداء النماذج التنبؤية.
• توعية المشاركين بالتحديات الأخلاقية والتقنية في استخدام التعلم الآلي.

الخطة التدريبية التفصيلية

مقدمة في التحليلات التنبؤية والتعلم الآلي

• تعريف التحليلات التنبؤية والتعلم الآلي.
• أهمية التحليل التنبئي في اتخاذ القرار.
• الفرق بين التعلم الخاضع للرقابة وغير الخاضع للرقابة.
• تطبيقات عملية في مختلف القطاعات.
• التحديات والفرص المستقبلية.

تحضير البيانات وتحليلها

• جمع البيانات وتنظيفها.
• معالجة البيانات المفقودة والقيم الشاذة.
• اختيار الميزات وتحويل البيانات.
• تقنيات تقليل الأبعاد.
• تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار.

خوارزميات التعلم الآلي الأساسية

• الانحدار الخطي واللوجستي.
• خوارزميات التصنيف مثل شجرة القرار وKNN.
• خوارزميات التجميع مثل K-Means.
• تقنيات التعلم العميق الأساسية.
• استخدام مكتبات Python مثل Scikit-learn.

تقييم وتحسين النماذج التنبؤية

• مقاييس الأداء مثل الدقة، الاستدعاء، والF1 Score.
• تقنيات تحسين النماذج (Tuning).
• تجنب الإفراط في التعلم (Overfitting).
• التحقق المتقاطع (Cross-validation).
• تفسير نتائج النماذج.

الأخلاقيات والتحديات التقنية في التعلم الآلي

• القضايا الأخلاقية في استخدام البيانات والنماذج.
• حماية الخصوصية والامتثال التنظيمي.
• التحيز في النماذج وتأثيره.
• التحديات التقنية في التنفيذ الفعلي.
• الاتجاهات الحديثة ومستقبل التعلم الآلي.