#scikit-learn

إتقان Scikit-learn: دليل شامل لعام 2026 لـ Machine Learning

٢٠ فبراير ٢٠٢٦

دليل شامل وعملي لإتقان scikit-learn — من الإعداد إلى مسارات عمل تعلم الآلة الجاهزة للإنتاج، مع أمثلة واقعية، وعيوب شائعة، وأفضل الممارسات.

#scikit-learn #machine learning

شرح Random Forest: دليل عملي كامل (2026)

١٧ فبراير ٢٠٢٦

دليل عميق، وسهل، وعملي لفهم Random Forests — من النظرية إلى التنفيذ الجاهز للإنتاج، مع الكود، والأخطاء الشائعة، ورؤى من الواقع العملي.

#machine learning #random forest

إتقان Hyperparameter Tuning: من الأساسيات لحد الإنتاج

١٤ فبراير ٢٠٢٦

دليل شامل لـ hyperparameter tuning — من grid search لـ Bayesian optimization — مع رؤى من الواقع العملي، وأمثلة code، واستراتيجيات production-ready.

#machine learning #hyperparameter tuning

الدليل النهائي لمكتبات Python AI في

٣ فبراير ٢٠٢٦

استكشف أبرز مكتبات Python AI — من TensorFlow و PyTorch إلى Scikit-learn و spaCy — مع أمثلة واقعية، عروض أكواد، رؤى الأداء، وأفضل الممارسات لأنظمة AI للإنتاج.

#Python #AI

إتقان Cross-Validation: المفتاح إلى نماذج Machine Learning الموثوقة

١ فبراير ٢٠٢٦

غوص عميق في تقنيات cross-validation — من k-fold إلى stratified و time-series CV — مع أمثلة عملية، الأخطاء الشائعة، ورؤى إنتاجية