דילוג לתוכן הראשי
  • Machine Learning
מושגים של למידת מכונה
  • מבוא
  • מבוא ל-ML
  • מודלים של למידת מכונה
  • רגרסיה לינארית
  • רגרסיה לוגיסטית
  • סיווג
  • נתונים
  • עבודה עם נתונים מספריים
  • עבודה עם נתונים קטגוריאליים
  • מערכי נתונים, הכללה והתאמה יתר
  • מודלים מתקדמים של למידת מכונה
  • רשתות נוירונים
  • הטמעות
  • מבוא למודלים גדולים של שפה (LLM)
  • למידת מכונה בעולם האמיתי
  • מערכות למידת מכונה בסביבת ייצור
  • למידת מכונה אוטומטית
  • יחס הוגן
קורסים בסיסיים קורסים מתקדמים מדריכים מילון מונחים
  • כל התנאים
  • יכולות של AI אקטיבי
  • סידור באשכולות
  • יערות החלטות
  • Fundamentals
  • GCP
  • ‫AI גנרטיבי
  • מדדים
  • אתיקה של בינה מלאכותית
  • TensorFlow
/
  • English
  • Deutsch
  • Español
  • Español – América Latina
  • Français
  • Indonesia
  • Italiano
  • Polski
  • Português – Brasil
  • Tiếng Việt
  • Türkçe
  • Русский
  • Українська
  • עברית
  • العربيّة
  • فارسی
  • हिंदी
  • বাংলা
  • ภาษาไทย
  • 中文 – 简体
  • 中文 – 繁體
  • 日本語
  • 한국어
היכנס
  • מושגים של למידת מכונה
דף הבית Crash Course
  • Machine Learning
  • מושגים של למידת מכונה
    • עוד
    • דף הבית
    • Crash Course
  • קורסים בסיסיים
  • קורסים מתקדמים
  • מדריכים
  • מילון מונחים
    • עוד
  • קישורים מהירים
  • דרישות מוקדמות
  • פעילויות גופניות
  • מרכז העזרה
  • מודלים של למידת מכונה
  • רגרסיה לינארית (80 דקות)
    • רגרסיה לינארית (10 דקות)
    • הפסד (10 דקות)
    • תרגיל אינטראקטיבי: פרמטרים (5 דקות)
    • ירידה בגרדינט (10 דקות)
    • היפר-פרמטרים (10 דקות)
    • תרגיל אינטראקטיבי: ירידה בגרדינט (5 דקות)
    • תרגיל תכנות (20 דקות)
    • בדיקת הידע (10 דקות)
    • המאמרים הבאים
  • רגרסיה לוגיסטית (35 דקות)
    • מבוא (5 דקות)
    • חישוב הסתברות (10 דקות)
    • אובדן ורגולריזציה (10 דקות)
    • בדיקת הידע (10 דקות)
    • המאמרים הבאים
  • סיווג (70 דקות)
    • מבוא (3 דקות)
    • ערכי סף ומטריצת הבלבול (12 דקות)
    • דיוק, זיכרון, רמת דיוק ומדדים קשורים (15 דקות)
    • ROC ו-AUC (10 דקות)
    • הטיה בחיזוי (3 דקות)
    • סיווג של כמה סוגים (2 דקות)
    • תרגול תכנות (15 דקות)
    • בדיקת הידע (10 דקות)
    • המאמרים הבאים
  • נתונים
  • עבודה עם נתונים מספריים (85 דקות)
    • מבוא (3 דקות)
    • איך מודל מטמיע נתונים באמצעות וקטור מאפיינים (5 דקות)
    • צעדים ראשונים (5 דקות)
    • תרגילי תכנות (10 דקות)
    • נירמול (20 דקות)
    • קיבוץ (15 דקות)
    • בחירת המיקום (5 דקות)
    • מאפיינים מספריים טובים (5 דקות)
    • טרנספורמציות פולינומיות (5 דקות)
    • בדיקת הידע (10 דקות)
    • סיכום (2 דקות)
    • המאמרים הבאים
  • עבודה עם נתונים קטגוריים (50 דקות)
    • מבוא (5 דקות)
    • אוצר מילים וקידוד one-hot (10 דקות)
    • בעיות נפוצות בנתונים קטגוריאליים (5 דקות)
    • חציית תכונות (5 דקות)
    • תרגילים של תכונות קרוס (15 דקות)
    • בדיקת הידע (10 דקות)
    • המאמרים הבאים
  • מערכי נתונים, הכללה והתאמה יתר (105 דקות)
    • מבוא (5 דקות)
    • מאפייני הנתונים (10 דקות)
    • תוויות (10 דקות)
    • מערכי נתונים לא מאוזנים (10 דקות)
    • חלוקת מערך הנתונים המקורי (10 דקות)
    • טרנספורמציה של נתונים (5 דקות)
    • הכללה (5 דקות)
    • התאמת יתר (overfitting) (10 דקות)
    • מורכבות המודל (10 דקות)
    • רגולריזציה מסוג L2 (10 דקות)
    • פרשנות של עקומות אובדן (10 דקות)
    • בדיקת הידע (10 דקות)
    • המאמרים הבאים
  • מודלים מתקדמים של למידת מכונה
  • רשתות נוירונים (75 דקות)
    • מבוא (5 דקות)
    • צמתים ושכבות מוסתרות (15 דקות)
    • פונקציות הפעלה (10 דקות)
    • אימון באמצעות backpropagation (10 דקות)
    • תרגילים אינטראקטיביים (15 דקות)
    • סיווג של קטגוריות מרובות (10 דקות)
    • בדיקת הידע (10 דקות)
    • המאמרים הבאים
  • הטמעות (45 דקות)
    • מבוא (5 דקות)
    • מרחב הטמעה והטמעות סטטיות (10 דקות)
    • תרגילים אינטראקטיביים (15 דקות)
    • אחזור הטמעות (15 דקות)
    • בדיקת הידע (10 דקות)
    • המאמרים הבאים
  • מבוא למודלים גדולים של שפה (45 דקות)
    • מהו מודל שפה? (10 דקות)
    • מהו מודל שפה גדול? (15 דק')
    • שיפור ותכנון של הפרומפטים (10 דקות)
    • בדיקת הידע (10 דקות)
    • המאמרים הבאים
  • למידת מכונה בעולם האמיתי
  • מערכות ML בסביבת ייצור (80 דקות)
    • מבוא (2 דקות)
    • אימון סטטי לעומת אימון דינמי (10 דקות)
    • הסקת מסקנות סטטית לעומת דינמית (10 דקות)
    • מתי כדאי לבצע טרנספורמציה של נתונים? (3 דקות)
    • בדיקת הפריסה (5 דקות)
    • מעקב אחרי צינורות עיבוד נתונים (25 דקות)
    • שאלות שכדאי לשאול (10 דקות)
    • בדיקת הידע (15 דקות)
    • המאמרים הבאים
  • למידת מכונה אוטומטית (30 דקות)
    • מבוא (10 דקות)
    • יתרונות ומגבלות (10 דקות)
    • תחילת העבודה (10 דקות)
    • המאמרים הבאים
  • צדק (110 דקות)
    • מבוא (5 דקות)
    • סוגי הטיות (5 דקות)
    • זיהוי הטיה (10 דקות)
    • צמצום ההטיה (5 דקות)