الفهم العميق للرياضيات الذي يجعل خوارزميات التعلم الآلي تعمل.

التقنيات الإحصائية التي تمكنك من تحقيق أقصى استفادة من تحليل البيانات الخاصة بك.

المهارات الأساسية التي يرغب فيها أصحاب العمل، والتي تساعدك على إتقان أسئلة المقابلة الشخصية المتعلقة بالتعلم الآلي والحصول على وظيفة أحلامك.

تمثيل البيانات كمتجهات ومصفوفات وتحديد خصائصها باستخدام مفاهيم التفرد والرتبة والاستقلال الخطي. بناء نماذج ML باستخدام NumPy وscikit-Learn، وبناء النماذج الخاضعة للإشراف وتدريبها للتنبؤ ومهام التصنيف الثنائي (الانحدار الخطي واللوجستي)

قم ببناء وتدريب شبكة عصبية باستخدام TensorFlow لإجراء تصنيف متعدد الفئات، وبناء واستخدام أشجار القرار وطرق تجميع الأشجار

تطبيق أفضل الممارسات لتطوير تعلم الآلة واستخدام تقنيات التعلم غير الخاضعة للرقابة للتعلم غير الخاضع للرقابة بما في ذلك التجميع والكشف عن الشذوذ

بناء أنظمة التوصية مع نهج التصفية التعاوني وطريقة التعلم العميق القائمة على المحتوى وبناء نموذج التعلم المعزز العميق. بناء وتدريب الشبكات العصبية العميقة، وتحديد معلمات الهندسة المعمارية الرئيسية، وتنفيذ الشبكات العصبية الموجهة والتعلم العميق للتطبيقات.
تدريب مجموعات الاختبار، وتحليل التباين لتطبيقات DL، واستخدام التقنيات القياسية وخوارزميات التحسين، وبناء الشبكات العصبية في TensorFlow
قم ببناء شبكة CNN وتطبيقها على مهام الكشف والتعرف، واستخدم نقل النمط العصبي لإنشاء أعمال فنية، وتطبيق الخوارزميات على بيانات الصور والفيديو
قم ببناء وتدريب RNNs، والعمل مع البرمجة اللغوية العصبية (NLP) وWord Embeddings، واستخدام رموز HuggingFace ونماذج المحولات لأداء NER والإجابة على الأسئلة
{"evolved_from": null, "kind": "human", "source": "ewof/sharegpt-instruct-unfiltered-deduped"}