جزء من رحلة Machine Learningجديدرحلةالتعلم غير الخاضع للإشراف بلغة Python
اعثر على المجموعات والشكل والحالات الشاذة في بيانات بلا تسميات. جمّع واختزل وافحص مجموعات بيانات حقيقية مع scikit-learn، وشاهد كل نتيجة على رسم بياني.
1,000+ من الـ codders مسجلون
51 درسًا51 تحديات210 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 3التعلّم الخاضع للإشراف58 درسًا
قسم 4
التعلّم غير الخاضع للإشراف
ابدأ القسمابدأتوسيعطياكتشف البنية في البيانات من دون تسميات: خوارزمية k-means، والتجميع الهرمي، والتجميع القائم على الكثافة، وPCA لاستعراض السمات الكثيرة وضغطها، واكتشاف الحالات الشاذة، وصولًا إلى مشروع استكشاف الأرقام المكتوبة بخط اليد.اكتشاف المجموعات
5 درسًا520اختيار k
5 درسًا520قراءة العناقيد
5 درسًا520التجميع الهرمي
4 درسًا415التجميع القائم على الكثافة
4 درسًا415أبعاد أقل
5 درسًا520تحليل PCA عمليًا
5 درسًا520اكتشاف الشذوذ
5 درسًا520العناقيد في العمل
4 درسًا415مشروع: مستكشف الأرقام
5 درسًا525التحديات الختامية
4 درسًا420
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 غير الخاضع للإشراف مع Coddy
- تجميع تراه بعينك. شاهد k-means يحرّك مراكزه، واقرأ ارتفاعات الدمج في المخطط الشجري، وشاهد DBSCAN يجد مجموعات على شكل هلال يقسمها k-means نصفين. في كل درس رسم بياني، ويظهر رسمك في تبويب «الرسوم البيانية» عند التشغيل.
- الأساليب الجوهرية: k-means، واختيار k بطريقة المرفق ودرجات silhouette، والتجميع الهرمي، وDBSCAN، وPCA والتباين المفسَّر، وغابات العزل (isolation forests) وعامل القيم الشاذة المحلي (LOF)، وكلها مع scikit-learn.
- نتائج يمكنك شرحها. تصف كل مجموعة بوحداتها الحقيقية، وتقارن المجموعات بتسميات معروفة، وتسمّي الشرائح التي يمكن لشركة أن تتصرف بناءً عليها، بدلًا من التوقف عند قائمة أرقام المجموعات.
- 64 بُعدًا تصبح مرئية: أرقام مكتوبة بخط اليد مُسقطة على خريطة مسطحة، ومكونات PCA مرسومة كصور، وصور يُعاد بناؤها من بضعة أرقام.
أسئلة شائعة حول التعلم غير الخاضع للإشراف
ما هو التعلم غير الخاضع للإشراف؟
ما أمثلة التعلم غير الخاضع للإشراف؟
ما الخوارزميات التي تغطيها الدورة؟
كيف أختار عدد المجموعات؟
هل أدرس التعلم الخاضع للإشراف أولًا؟
كم يستغرق قسم التعلم غير الخاضع للإشراف؟
هل يمكنني دراسة التعلم غير الخاضع للإشراف مجانًا؟
