الوصف
قناة يوتيوب "الكيمياء القياسية وتعلم الآلة في كوبنهاجن"، التي يديرها @QualityAndTechnology، مكرسة لمشاركة المعرفة في مجالات الكيمياء القياسية، الذكاء الاصطناعي، علم البيانات، تعلم الآلة، والإحصاء. تتمثل المهمة الأساسية للقناة في تثقيف ومشاركة الرؤى حول المواضيع التي تتضمن التحليل الكمي والبيانات الرقمية.
قراءة المزيد
يتم تنظيم المحتوى على القناة في قوائم تشغيل وفيديوهات فردية، مما يجعله متاحًا للمشاهدين للتعلم بالسرعة التي تناسبهم. تشمل قوائم التشغيل الرئيسية أدلة شاملة حول "تحليل المكونات الرئيسية (PCA)" و "انحدار المربعات الصغرى الجزئية (PLS-R)"، والتي تقسم هذه التقنيات الإحصائية المتقدمة إلى أجزاء مفهومة. تغطي قوائم التشغيل هذه مقدمات، ونظريات، وتطبيقات عملية، وغالبًا ما تكون متعددة الأجزاء لضمان تغطية شاملة.
بالإضافة إلى هذه المواضيع الأساسية، تعرض القناة أيضًا محتوى حول "المعالجة المسبقة للأشعة تحت الحمراء القريبة (NIR)"، وهو أمر ضروري لإعداد البيانات الطيفية للتحليل. يمكن للمشاهدين العثور على فيديوهات حول أدوات ومفاهيم علم البيانات المختلفة، مثل "مقدمة إلى R Markdown" و "مقدمة إلى jamovi"، إلى جانب مواضيع أكثر تخصصًا مثل "تحلل الموتر الاحتمالي" و "ChemTastesDB – قاعدة بيانات منسقة للتنبؤ بطعم الجزيئات". تتضمن القناة أيضًا مناقشات حول تطبيق الأساليب الإحصائية في سيناريوهات العالم الحقيقي، مثل "معالجة الأرقام، وليس الأعصاب: جعل الإحصاءات مناسبة للمحاكم".
تشمل الجمهور المستهدف لهذه القناة الطلاب والباحثين وعلماء البيانات والإحصائيين والمهنيين الذين يعملون مع البيانات الكمية ويتطلعون إلى تعميق فهمهم للكيمياء القياسية وتعلم الآلة. تكمن القيمة المقترحة في توفير مادة تعليمية واضحة ومتاحة ومتعمقة حول التقنيات التحليلية المعقدة، مما يعزز مجتمعًا من المتعلمين الشغوفين بالبيانات والأرقام.
- الفئةتعلّم الآلة وعلم البيانات
ما الذي ستحصل عليه
محتوى فيديو تعليمي حول الكيمياء القياسية
دروس تعليمية حول تقنيات تعلم الآلة
شرح لمبادئ علم البيانات
محتوى حول التحليل الإحصائي
قوائم تشغيل للتعلم المنظم
مقدمة إلى تحليل المكونات الرئيسية (PCA)
مقدمة إلى انحدار المربعات الصغرى الجزئية (PLS-R)
تقنيات المعالجة المسبقة لأطياف الأشعة تحت الحمراء القريبة (NIR)
فيديوهات حول أدوات تحليل البيانات
مناقشات حول الأساليب الكمية
لمن يناسب Chemometrics & Machine Learning in Copenhagen
- تعلم تحليل المكونات الرئيسية (PCA)
- إتقان انحدار المربعات الصغرى الجزئية (PLS-R)
- المعالجة المسبقة للبيانات
- النمذجة الإحصائية
- تعليم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
- مهارات علم البيانات
- التحليل الكمي
- مقدمة للأدوات
