قام 25 خبيرًا بتجميع قائمة أفضل أربع دورات في الانحدار اللوجستي ، وفصول دراسية ، وبرامج تعليمية ، وبرامج تدريب وشهادات متاحة عبر الإنترنت أون لاين لعام 2023. يتضمن كلاً من الموارد المدفوعة والمجانية لمساعدتك في التعرف على الانحدار اللوجستي ، وهذه الدورات مناسبة للمبتدئين والمتعلمين المتوسطين وكذلك الخبراء.
أفضل 4 دورات الانحدار اللوجستي في التعلم العميق [2023]
إذا كنت ترغب في بناء مهنة في التعلم العميق ولكن ليس لديك فكرة عن من أين تبدأ ، فإن هذه الدورة تبدو نقطة انطلاق جيدة. لأخذ الفصول الدراسية ، من المتوقع أن يكون لديك معرفة أساسية ببرمجة Python جنبًا إلى جنب مع numpy Stack والمجالات الرياضية مثل الاحتمالات والمصفوفات والمشتقات. من خلال الدروس ، سوف تتعرف على سيناريوهات مختلفة لمساعدتك على فهم تطبيقات هذا المجال وتجربتها. تحقق أيضًا من تجميعنا لأفضل دورات Numpy .
المميزات الرئيسية:
- – العمل في المشاريع والمهام بناءً على مشاكل العمل الواقعية.
- – البرمجة بالتوازي مع المحاضرات لتحسين مهاراتك.
- – سلسلة محاضرات تناقش الاهتمامات العملية.
- – يتم توفير النصائح والحيل لتحقيق أقصى استفادة من هذه الرحلة.
- -تحتوي 57 محاضرة + مسابقة + دخول كامل مدى الحياة + شهادة إتمام
المدة: 6 ساعات
التقييم: 4.6 من 5
يمكنك التسجيل هنا
مراجعة: لا يمكن توقع أي شيء آخر … يعرف المعلم هنا كيف يساعدنا على التعلم وقام بتنظيم الدورة وفقًا لذلك. انا اقدر هذا كثيرا. في الواقع ، كنت بحاجة إلى مزيد من المساعدة في فهم قاعدة Baye و MLE بشكل عام ، في العمق. سأستفيد من مصادر أخرى لهذا الغرض. لكن ، عمل عظيم !!! واحترام كبير للمدرب. شكرا جزيلا. – مانيش
في هذه الدروس ، ستتعلم كل شيء عن تطوير النماذج التنبؤية باستخدام SAS والعقبات التي يواجهها المحللون أثناء الخطوات المختلفة. ابدأ باستكشاف تقنيات البيانات والمعالجة متعددة الخطوط وأنواع واختيار المتغيرات. بعد ذلك ، سيرشدك المدرب خلال تقييم قوة النموذج الخاص بك والتحقق من صحته. بحلول نهاية الرحلة ، سيكون لديك الثقة لإجراء المقابلات ذات الصلة والحصول على شهادات أكثر تقدمًا.
المميزات الرئيسية:
- – يتم توفير وثائق مفصلة لمتابعة المحاضرات والواجبات.
- – انتقل إلى درجة الائتمان وتدقيق البيانات.
- – محتوى المكافأة بناءً على متطلبات الطلاب متاح في قسم الملحق.
- -تحتوي 109 محاضرات + 13 مقالة + 33 مصدر قابل للتنزيل + وصول كامل مدى الحياة + شهادة إتمام
- – التسجيل بسعر مناسب.
المدة: 13.5 ساعة
التقييم: 4.5 من 5
يمكنك التسجيل هنا
مراجعة: أنا إحصائي. نهج جيد حقا للموضوعات. شكرًا على هذا ، أنا أيضًا أشتري دورات أخرى يقدمها جوبال براساد. آمل أن تحضر توقعاتي. من السهل جدا أن نفهم. لدي خلفية وخبرة في نماذج مخاطر الائتمان والإحصاء. – فابيو ناكاماتسو
إذا كانت لديك معرفة مسبقة بالانحدار الخطي وتتطلع إلى الاستفادة من ذلك ، فأنت في المكان الذي تريد أن تكون فيه. تناقش الفصول التمهيدية نماذج المنحدرات المتوازية ، بالإضافة إلى تقييم النماذج ومقارنتها. بصرف النظر عن ذلك ، تغطي الدروس أيضًا الانحدار المتعدد واللوجستي الذي يمكن استخدامه للتنبؤ بالنتائج وإجراء تصنيف للملاحظات. قم بإنهاء الدورة من خلال العمل على دراسة حالة بناءً على موقف في العالم الحقيقي.
المميزات الرئيسية:
- – تسعة وخمسون تمرين مع المحاضرات.
- – الحصول على نتائج مبنية على متغيرات المدخلات المتعددة.
- – فهم العلاقة بين جودة وسعر الطعام في المطاعم الموجودة في مدينة نيويورك في دراسة الحالة النهائية.
- – الوحدة الأولى متاحة مجانًا.
المدة: 4 ساعات
التقييم: 4.4 من 5
يمكنك التسجيل هنا
مراجعة
تقدم لك Coursera أكثر من 60 دورة وشهادة فيما يتعلق بالجوانب المختلفة لهذا المفهوم. يتم تصنيف المحتوى الموجود على هذا النظام الأساسي بناءً على مستوى الصعوبة ، مما يضمن وجود شيء ما لكل فرد مهتم. تشمل بعض الموضوعات المهمة التي يتم تناولها الانحدار اللوجستي في R ، وتصنيف ML ، و ML في التمويل ، ونمذجة الانحدار ، وهندسة الذكاء الاصطناعي ، والشبكات العصبية . لا تنسَ الاطلاع على أفضل دورات هندسة التعلم الآلي او تعلم الالة برعاية منا.
المميزات الرئيسية:
- – اختر من بين البرامج الفردية والتخصصات والدرجات المهنية وشهادات الماجستير.
- – مواعيد نهائية مرنة تجعل من السهل التخطيط لجدول التعلم.
- – تقييم افتراضات النموذج ونتائج النتائج.
- – دورات تدريبية قائمة على المشروعات مخصصة لمساعدتك في التدريب العملي.
- – احصل على المساعدة من خلال التواصل مع المدربين باستفساراتك.
المدة: متغير
التقييم: 4.4 من 5
يمكنك التسجيل هنا
مراجعة
لذلك ، كانت هذه هي أفضل 4 دورات في الانحدار اللوجستي ، والفصول ، والبرامج التعليمية ، وبرامج التدريب والشهادات المتاحة عبر الإنترنت أون لاين. أتمنى أن تكون قد وجدت ما كنت تبحث عنه. أتمنى لك التعلم السعيد!
