جزء من رحلة Machine Learningجديدرحلةالتعلم الخاضع للإشراف باستخدام Python
درّب نماذج تتعلم من أمثلة موسومة. قسّم ودرّب وتنبأ وقيّم مع scikit-learn، وشاهد كل نموذج على رسم بياني، واختم بإطلاق مصنِّف لأنواع البطاريق.
1,000+ من الـ codders مسجلون
58 درسًا58 تحديات240 أسئلة الاختبار
- مناسب للمبتدئين
مساعدة برمجية بالذكاء الاصطناعي
دروس تفاعلية عملية
اختبارات لقياس معرفتك
شهادة إتمام مجانية
المنهج
هذا القسم جزء من رحلة Machine Learning. المنهج الكامل يحتوي على أقسام أكثر - اضغط على أي معاينة أدناه لعرضها في صفحة الرحلة.
- قسم 1البيانات والرسوم البيانية60 درسًا
- قسم 2الإحصاء لتعلّم الآلة64 درسًا
قسم 3
التعلّم الخاضع للإشراف
ابدأ القسمابدأتوسيعطيدرّب نماذج حقيقية باستخدام scikit-learn: قسّم البيانات، ودرّب النماذج، وأنشئ التنبؤات، وقيّم الأداء. تعرّف على k-NN، والانحدار الخطي واللوجستي، وأشجار القرار، والغابات، والتعزيز، والتقييم الموثوق باستخدام التحقق المتقاطع، وخطوط المعالجة، وصولًا إلى مشروع متكامل عن طيور البطريق.نموذجك الأول
5 درسًا520أقرب الجيران
5 درسًا520الانحدار الخطي
5 درسًا520الانحدار اللوجستي
5 درسًا520قياس أداء المصنّفات
6 درسًا625أشجار القرار
5 درسًا520فرط التكيّف
5 درسًا520التحقق المتبادل
4 درسًا415النماذج التجميعية
4 درسًا415مسارات المعالجة
5 درسًا520مشروع: أنواع البطاريق
5 درسًا525التحديات النهائية
4 درسًا420- قسم 4التعلّم غير الخاضع للإشراف51 درسًا
تعلّم بالممارسة
اكتب أكواداً حقيقية، واستعلم من قواعد البيانات، وأنشئ مواقع ويب، وأتقن أوامر الذكاء الاصطناعي. دروسنا التفاعلية تغطي كل المهارات التي يحتاجها المطورون المعاصرون.
ابنِ سلسلتك
حافظ على الاستمرارية وشاهد تقدمك ينمو! تابع عادة البرمجة اليومية، واحمِ سلسلتك بأيام التجميد، واكسب مكافآت لحضورك كل يوم.
12 أيام متتالية
عُد غداً للحفاظ على سلسلتك!
January 2026
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
ضعف أو لا شيء
اليوم 5 من 7
تجميد السلسلة
2 left
برمج في أي مكان
خذ رحلة البرمجة معك أينما ذهبت! لا إعداد، لا تنزيلات - فقط افتح وابدأ البرمجة. متوفر على iOS وAndroid والويب بتقييم 4.9 نجوم.
لست وحدك
تنافس على لوحات المتصدرين العالمية، وادعُ أصدقاءك لكسب المكافآت، واحتفلوا بإنجازات بعضكم. البرمجة أفضل مع الأصدقاء!
1
2
3
منطقة الترقيةكل طريقة للتعلّم
اقرأ، استمع، اختبر نفسك، اسأل الذكاء الاصطناعي، أو ابحث عما درسته من قبل. كل درس يتكيّف معك.
المتغيّر حاوية مسمّاة تخزّن قيمة يمكن الرجوع إليها لاحقًا في برنامجك.
في بايثون، تُنشئ واحدًا بكتابة الاسم ثم علامة يساوي ثم القيمة التي تريد تخزينها.
يمكن أن تتغيّر القيمة بمرور الوقت - إعادة الإسناد ببساطة توجّه الاسم إلى قيمة جديدة.
احصل على شهادتك
احصل على شهادات لكل دورة تكملها. أضفها إلى ملفك على LinkedIn وسيرتك الذاتية لعرض خبرتك البرمجية لأصحاب العمل.
شهادة إتمامأساسيات Python
أضف إلى LinkedInلماذا تدرس التعلم الخاضع للإشراف مع Coddy
- سير عمل scikit-learn كاملًا في أربعة أسطر ستستخدمها في كل مشروع:
train_test_splitوfitوpredictوscore. بعدها يصبح كل نموذج تتعرف عليه سطرًا جديدًا واحدًا، لا طريقة عمل جديدة. - شاهد ما يقرره النموذج. حدود القرار تلوّن المستوى، ورسوم البواقي تُظهر ما يفوت الخط، ومنحنيات ROC تُظهر ما تتنازل عنه العتبة. في كل درس رسم بياني، ويظهر رسمك في تبويب «الرسوم البيانية» عند التشغيل.
- النماذج التي تؤدي معظم العمل الحقيقي: أقرب الجيران، والانحدار الخطي واللوجستي، وأشجار القرار، والغابات العشوائية، والتعزيز التدرجي، إضافة إلى خطوط معالجة (pipelines) تُحجّم وتُرمّز وتملأ الفراغات دون تسريب مجموعة الاختبار.
- درجات صادقة. مصفوفات الالتباس، والضبط (precision) والاستدعاء (recall)، والفئات غير المتوازنة، والإفراط في التخصيص، ومجموعات التحقق، والتحقق المتقاطع، لتميّز النموذج الذي يعمل فعلًا من نموذج حفظ واجبه المنزلي عن ظهر قلب.
أسئلة شائعة حول التعلم الخاضع للإشراف
ما هو التعلم الخاضع للإشراف؟
ما الفرق بين التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف؟
ما التصنيف وما الانحدار؟
ما خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف التي تغطيها الدورة؟
StandardScaler وOneHotEncoder وSimpleImputer وخطوط المعالجة وcross_val_score وGridSearchCV.ماذا يجب أن أعرف قبل البدء؟
كيف أعرف إن كان نموذجي جيدًا؟
كم يستغرق قسم التعلم الخاضع للإشراف؟
هل هو مجاني؟
