تقديم Session تعليمية عن تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي
تفاصيل العمل
قمت بتقديم Session تعليمية كـ Instructor لشرح مفاهيم Evaluation Metrics المستخدمة في تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. تناولت خلال الشرح مقاييس تقييم نماذج التصنيف (Classification) مثل: Accuracy Precision Recall F1-Score بالإضافة إلى شرح مقاييس تقييم نماذج الانحدار (Regression) مثل: Mean Absolute Error (MAE) Mean Squared Error (MSE) Root Mean Squared Error (RMSE) مع توضيح الفرق بين هذه المقاييس، ومتى يتم استخدام كل منها حسب طبيعة المشكلة. اعتمدت في الشرح على تبسيط المفاهيم باستخدام أمثلة عملية، وربط الجانب النظري بالتطبيق العملي، مما ساعد المتدربين على فهم أعمق لكيفية تقييم أداء النماذج بشكل صحيح.
مهارات العمل
بطاقة العمل
طلب عمل مماثل
