Basic Requirements
- Knowledge of data analysis and basic mathematics
Learning Outcomes
- Understanding ML algorithms, building predictive models, performance evaluation
Description
Comprehensive introduction to machine learning and its practical applications
Curriculum Content (7 Unit - 0 Lecture)
Module 1
Introduction to Machine Learning
0 Lectures
Basic concepts and types of machine learning
Module 2
Linear Regression
0 Lectures
Linear regression models and prediction
Module 3
Classification
0 Lectures
Different classification algorithms
Module 4
Clustering
0 Lectures
Unsupervised learning techniques
Module 5
Decision Trees
0 Lectures
Decision trees and random forests
Module 6
Model Evaluation
0 Lectures
Measuring machine learning model performance
Module 7
Feature Engineering
0 Lectures
Feature optimization and selection
Instructor
د. محمد الزهراني
Certified Trainer
Trainee Reviews (2)
10 months ago
أفضل دورة تعلم آلي! المحتوى شامل ويغطي جميع الخوارزميات المهمة. بعد الدورة أصبحت قادراً على بناء نماذج ML احترافية.
Helpful (32)
10 months ago
دورة رائعة جداً! د. محمد شرح خوارزميات التعلم الآلي بطريقة مبسطة ومفهومة. المشاريع العملية كانت ممتعة ومفيدة للغاية.
Helpful (29)