12:09
المحاضرة 01 : مقدمة إلى التعلم الآلي
ElhosseiniAcademy
13:29
المحاضرة 02 : مقدمة إلى التعلم الآلي - الجزء الثاني
19:13
المحاضرة 03 : أنواع التعلم الآلي
17:49
المحاضرة 04 : النموذج الخطي مع مثال الناتج المحلي الإجمالي للفرد
20:30
المحاضرة 05 : مشكلة التكيف الزائد والتنظيم والمعاملات الفائقة ومجموعة البيانات للتحقق
24:21
المحاضرة 06: مثال لمشروع شركة عقارات من البداية الى النهاية
17:01
المحاضرة 07 : تقسيم عشوائي متناسق وارتباط الميزات وتوظيف تركيب الميزات
14:53
المحاضرة 08: إعداد البيانات للتعلم الآلي
14:54
المحاضرة 09 : اختيار وتدريب النموذج
12:42
المحاضرة 10 : ظبط نموذج التعلم الآلي
18:22
المحاضرة 11 : الانحدار الخطي
17:29
المحاضرة 12 : التصنيف الثنائي ومصفوفة الإرباك
21:24
المحاضرة 13 : التصنيف الثنائي ومصفوفة الإرباك بالتفصيل
13:38
المحاضرة 14 : التصنيف الثنائي ومفهوم التوازن بين الدقة والاستدعاء والعتبة
11:02
المحاضرة 15 : منحنى خصائص التشغيل الاستقبالي
21:13
المحاضرة 16 : التصنيف متعدد الفئات وتحليل الأخطاء والتصنيف متعدد العلامات
35:40
المحاضرة 17 : تدريب النموذج - الانحدار التدريجي
21:19
المحاضرة 18 : الانحدار الكثيري الحدود ومنحنيات التعلم وموازنة التحيز/ التباين
21:16
المحاضرة 19 : التنظيم أو التضبيط في التعلم الآلي
14:08
المحاضرة 20 : أنواع التنظيم أوالتضبيط في التعلم الآلي
23:57
المحاضرة 21 : الانحدار اللوجستي
24:26
المحاضرة 22 : المصنف متعدد الفئات - الانتروبيا المتقاطعة
36:42
المحاضرة 23: البيرسيبترون تحت الغطاء - الجزء 01
33:07
المحاضرة 24: البيرسيبترون تحت الغطاء - الجزء 02
26:35
المحاضرة 25 : مصنف المتجهات الداعمة - الجزء 01
21:45
المحاضرة 26 : مصنف المتجهات الداعمة - الجزء 02
28:59
المحاضرة 27 : مصنف المتجهات الداعمة - الجزء 03
36:12
المحاضرة 28: هل تقوم بتقييم مصنفك الثنائي بشكل جيد؟
23:01
المحاضرة 29 : تقسيم المجموعة إلى تدريب واختبار - الانحراف / التحيز( الجزء 01 )
24:02
المحاضرة 30 : التقييم المتقاطع - طريقة K-Fold - التقييم المتقاطع بإبقاء عينة واحدة
10:21
المحاضرة 31 : التقييم المتقاطع المتجانب
32:37
المحاضرة 32 : نظرية بايز - الجزء 01
26:21
المحاضرة 33 : نظرية بايز - الجزء 02
18:19
المحاضرة 34 : نظرية بايز - الجزء 03 (تطبيق باستخدام البايثون)
