البدء في التعلم الآلي والتعلم العميق
نجم هذا الريبو إذا وجدت أنه مفيد
الوحدة 1 - برمجة بيثون
| اسم الموضوع | ما هو مغطى |
|---|
| مقدمة إلى بيثون | تطبيقات وميزات Python ، برنامج Hello World ، المعرفات والقواعد لتحديد المعرفات ، أنواع البيانات (الرقمية ، المنطقية ، الأوتار ، القائمة ، tuple ، مجموعة ودليل) ، التعليقات ، المدخلات والمخرجات ، المشغلين - الحساب ، reltaional ، المساواة ، المنطقية ، التعيين ، الثلاثية ، الهوية والعضوية العضوية والعضوية |
| هياكل البيانات في Python (السلاسل ، القائمة ، tuple ، مجموعة ، قاموس) | السلاسل - إنشاء سلسلة ، فهرسة ، تقطيع ، تقسيم ، انقضاء ، إلخ ، القائمة - التهيئة ، الفهرسة ، التقطيع ، الفرز ، إلخ ، tuple - التهيئة ، الفهرسة ، التقطيع ، العد ، الفهرس ، إلخ ، تعيين - التهيئة ، التسلسل غير المرجل ، تعيين opertaions ، إلخ ، القتلى - التهيئة ، التحديث ، keys. |
| بيانات التحكم (الشرطية والحلقات) | البيانات الشرطية - إدخال المسافة البادئة ، إذا كان البيان ، إذا ... بيان آخر ، إذا .. ELIF ... بيان آخر ، متداخلة إذا كان البيان الآخر ، الحلقات - أثناء الحلقات ، بينما ... حلقة أخرى ، مشغل العضوية ، للحلقة ، من أجل ... حلقة أخرى ، حلقات متداخلة ، كسر ومتابعة البيان ، لماذا؟ |
| وظائف ووحدات | وظائف - مقدمة في وظائف Python ، تعريف الوظيفة والاتصال ، وظائف مع الوسائط/المعلمات ، بيان الإرجاع ، نطاق المتغير ، المتغيرات العالمية ، الوحدات النمطية - مقدمة في الوحدات ، استيراد الوحدة النمطية ، الاسم المستعار ، من ... استيراد بيان |
| كائن البرمجة الموجهة | الفئات والكائنات - إنشاء فئة ، وضع إنشاء كائن ، مُنشئ ، أعضاء فئة - المتغيرات والمباريات ، أنواع المتغيرات - مثيل ، متغيرات ثابتة ومحلية ، أنواع من الأساليب - مثيل ، والطرق والطرق الثابتة ، والوصول إلى المعدلات العامة ، والخاصة ، والخاصة المحمية ، وأعمدة الكائنات الموجهة نحو الكائن - البوليمورف ، والتشمل ، والتربية ، والوراثة ، والوراثة المحمية ، |
| معالجة الاستثناء | الأخطاء مقابل الاستثناء ، أخطاء بناء الجملة والمسافة البادئة ، حاول ... باستثناء الكتلة ، تدفق التحكم في المحاولة ... باستثناء الكتلة ، حاول مع عدة ، حظر أخيرًا ، حاول ... باستثناء ... آخر ، حاول ... باستثناء ... أخيرًا ، استثناء محدد للمستخدم |
| معالجة الملفات | مقدمة في معالجة الملفات وفتحها وإغلاقها ، وخصائص كائن الملف ، وقراءة البيانات من الملفات النصية ، وكتابة البيانات إلى الملفات النصية ، مع البيانات ، إعادة تسمية الملفات وحذفها |
| واجهة برمجة تطبيقات الويب | واجهة برمجة التطبيقات ، واجهة برمجة تطبيقات محطة الفضاء الهندية ، طلب واجهة برمجة التطبيقات ، رمز الحالة ، معلمات الاستعلام ، الحصول على JSON من طلب واجهة برمجة التطبيقات ، العمل مع JSON - تفريغ وتحميل ، العمل مع Twitter API |
| قواعد البيانات | مقدمة لقواعد البيانات ، SQLITE3 - توصيل Python مع SQLITE3 ، أداء crud opertations ، mySQL - ربط python مع mySQL ، أداء crud opertations ، mongodb - ربط python مع mongodb ، أداء opertation |
| قائمة الفهم ، lambda ، مرشح ، خريطة ، تقليل | قائمة الفهم ، وظائف مجهولة ، مرشح ، خريطة ، تقليل ، تعليم الوظيفة |
| حل المشكلات للمقابلات | تبديل رقمين ، مصنع للرقم ، الرقم الرئيسي ، تسلسل Fibbonnacci ، رقم Armstrong ، رقم palindrome ، إلخ |
الوحدة 2 - بيثون لتحليل البيانات
| اسم الموضوع | ما هو مغطى |
|---|
| إطار تحليل البيانات | جمع البيانات ، وفهم الأعمال ، وتحليل البيانات الاستكشافية ، وإعداد البيانات ، وبناء النماذج ، وتقييم النماذج ، والنشر ، وفهم العملية المعيارية للصناعة المتقاطعة لاستخراج البيانات ( CRISP-DM ) وعملية علم بيانات فريق Microsoft ( TDSP ) |
| numpy | الحسابات العددية الموجهة نحو المصفوفة باستخدام numpy ، وإنشاء صفيف numpy ، والعمليات الأساسية على صفيف numpy - تحقق من الأبعاد ، والشكل ، وأنواع البيانات ، والمواد ، لماذا numpy ، طرق مختلفة لإنشاء صفيف numpy ، arange ، etc ، العمليات على صفيف numpy - add () ، اطرح () ، multiply () ، divide () ، dot () ، matmul () ، sum () ، log () ، exp () ، etc ، std () ، std () ، std () ، corrcoef () ، et ، iss numpics ، exhaplic ، std () ، std ( ) ، std (). - Linspace ، الفرز ، التراص ، التسلسل ، إلحاق ، حيث وبث Numpy |
| الباندا للمبتدئين | هياكل بيانات PANDAS - السلسلة ، Seriesframe ولوحة ، إنشاء سلسلة ، الوصول إلى البيانات ، إنشاء إطار بيانات باستخدام TUPLES و DICTIONARIS ، سمات DataFrame - الأعمدة ، الشكل ، dtypes ، المحاور ، القيم ، إلخ ، طرق dataframe - Head () ، tail () ، info ، وصف () ، العمل. .xlsx - to_csv () و to_excel () |
| تقدم العمليات الباندا | ما هو مغطى |
| دراسة الحالة - التلاعب باندا | ما هو مغطى |
| علاج القيمة المفقودة | ما هو مغطى |
| أساسيات التليفون - Matplotlib و Searborn | ما هو مغطى |
| دراسة الحالة - COVID_19_Timeseries | ما هو مغطى |
| مؤلفة والتعبير | ما هو مغطى |
| القيم المتطرفة - قريبا | ما هو مغطى |
الوحدة 3 - إحصائيات تحليل البيانات
| اسم الموضوع | ما هو مغطى |
|---|
| التوزيع الطبيعي | ما هو مغطى |
| نظرية الحد المركزي | ما هو مغطى |
| اختبار الفرضية | ما هو مغطى |
| تشي مربع اختبار | ما هو مغطى |
| إجراء اختبار إحصائي | ما هو مغطى |
الوحدة 4 - التعلم الآلي
- إعداد البيانات والنمذجة مع Sklearn
- العمل مع البيانات النصية
- العمل مع بيانات الصورة
- خوارزميات ML تحت الإشراف
- ك - أقرب جيران
- الانحدار الخطي
- الانحدار اللوجستي
- هبوط التدرج
- أشجار القرار
- دعم آلات المتجهات
- نماذج مع هندسة الميزات
- ضبط فرط البارامتر
- مجموعات - خوارزميات ML غير خاضعة للإشراف
- التجميع
- تحليل المكون الرئيسي
الوحدة 5 - MLOPS
| اسم الموضوع | ما هو مغطى |
|---|
| النموذج التسلسلي والخروج | ما هو مغطى |
| تكامل التطبيق | ما هو مغطى |
| MLFLOW - تتبع التجربة وإدارة النماذج | ما هو مغطى |
| المحافظ - خط أنابيب ML | ما هو مغطى |
الوحدة 6 - دراسات الحالة
| اسم الموضوع | ما هو مغطى |
|---|
| تنبؤ أسعار السيارة (الانحدار) | ما هو مغطى |
| تحليل معنويات الطيران (التصنيف NLP - تصنيف) | ما هو مغطى |
| التنبؤ بدخل البالغين (التصنيف) | ما هو مغطى |
| تطوير تطبيق الويب + التسلسل والتسلسل | ما هو مغطى |
| نشر AWS | ما هو مغطى |
| تبسيط نشر هيروكو | ما هو مغطى |
| تجزئة العملاء | ما هو مغطى |
| إلغاء الويب | ما هو مغطى |
الوحدة 7 - التعلم العميق
| اسم الموضوع | ما هو مغطى |
|---|
| مقدمة للتعلم العميق | ما هو مغطى |
| تدريب شبكة عصبية عميقة + tensorflow.keras | ما هو مغطى |
| الشبكة العصبية التلافيفية + tensorflow.keras | ما هو مغطى |
| الترميز التلقائي لضغط الصورة | ما هو مغطى |
| الشبكة العصبية المتكررة (قريبًا) | ما هو مغطى |
