14 KiB
مقدمة في تعلم الآلة
اختبار ما قبل المحاضرة
🎥 اضغط على الصورة أعلاه لمشاهدة فيديو قصير يشرح هذه الدرس.
مرحبًا بكم في هذه الدورة حول تعلم الآلة الكلاسيكي للمبتدئين! سواء كنت جديدًا تمامًا على هذا الموضوع، أو ممارسًا لتعلم الآلة يبحث عن تحسين معرفته في مجال معين، نحن سعداء بانضمامك إلينا! نهدف إلى إنشاء نقطة انطلاق ودية لدراستك في تعلم الآلة، ويسعدنا تقييم ملاحظاتك وتلقيها ودمجها.
🎥 اضغط على الصورة أعلاه لمشاهدة فيديو: جون غوتاغ من MIT يقدم تعلم الآلة
البدء مع تعلم الآلة
قبل البدء في هذه المنهجية، تحتاج إلى إعداد جهاز الكمبيوتر الخاص بك ليكون جاهزًا لتشغيل الدفاتر محليًا.
- قم بإعداد جهازك باستخدام هذه الفيديوهات. استخدم الروابط التالية لتتعلم كيفية تثبيت بايثون على نظامك وإعداد محرر نصوص للتطوير.
- تعلم بايثون. يُوصى أيضًا بأن يكون لديك فهم أساسي لـ بايثون، وهي لغة برمجة مفيدة لعلماء البيانات التي نستخدمها في هذه الدورة.
- تعلم Node.js وجافا سكريبت. نستخدم أيضًا جافا سكريبت عدة مرات في هذه الدورة عند بناء تطبيقات ويب، لذا ستحتاج إلى تثبيت node وnpm بالإضافة إلى Visual Studio Code لتطوير بايثون وجافا سكريبت.
- إنشاء حساب GitHub. بما أنك وجدتنا هنا على GitHub، قد يكون لديك حساب بالفعل، ولكن إذا لم يكن لديك، قم بإنشاء حساب ثم قم بعمل fork لهذه المنهجية لاستخدامها بنفسك. (لا تنسَ أن تعطينا نجمة أيضًا 😊)
- استكشاف Scikit-learn. تعرف على Scikit-learn، وهي مجموعة من مكتبات تعلم الآلة التي نستخدمها في هذه الدروس.
ما هو تعلم الآلة؟
مصطلح "تعلم الآلة" هو واحد من أكثر المصطلحات شيوعًا واستخدامًا في الوقت الحالي. هناك احتمال كبير أنك سمعت هذا المصطلح على الأقل مرة واحدة إذا كنت على دراية بالتكنولوجيا، بغض النظر عن المجال الذي تعمل فيه. ومع ذلك، فإن آليات تعلم الآلة تظل غامضة بالنسبة لمعظم الناس. بالنسبة للمبتدئين في تعلم الآلة، قد يبدو الموضوع أحيانًا مربكًا. لذلك، من المهم فهم ما هو تعلم الآلة فعليًا، والتعرف عليه خطوة بخطوة من خلال أمثلة عملية.
منحنى الضجة
يظهر Google Trends منحنى الضجة الأخير لمصطلح "تعلم الآلة"
كون غامض
نعيش في كون مليء بالألغاز المثيرة. علماء عظماء مثل ستيفن هوكينغ، ألبرت أينشتاين، وغيرهم كرسوا حياتهم للبحث عن معلومات ذات معنى تكشف عن أسرار العالم من حولنا. هذه هي طبيعة الإنسان في التعلم: يتعلم الطفل البشري أشياء جديدة ويكتشف هيكل عالمه عامًا بعد عام أثناء نموه ليصبح بالغًا.
دماغ الطفل
يدرك دماغ الطفل وحواسه حقائق محيطه ويتعلم تدريجيًا الأنماط المخفية للحياة التي تساعد الطفل على صياغة قواعد منطقية لتحديد الأنماط المكتسبة. عملية التعلم في الدماغ البشري تجعل البشر أكثر الكائنات الحية تطورًا في هذا العالم. التعلم المستمر من خلال اكتشاف الأنماط المخفية ثم الابتكار بناءً عليها يمكننا من تحسين أنفسنا باستمرار طوال حياتنا. هذه القدرة على التعلم والتطور ترتبط بمفهوم يسمى لدونة الدماغ. بشكل سطحي، يمكننا رسم بعض التشابهات التحفيزية بين عملية التعلم في الدماغ البشري ومفاهيم تعلم الآلة.
الدماغ البشري
الدماغ البشري يدرك الأشياء من العالم الحقيقي، يعالج المعلومات المدركة، يتخذ قرارات عقلانية، ويقوم بأفعال معينة بناءً على الظروف. هذا ما نسميه التصرف بذكاء. عندما نبرمج عملية سلوك ذكي مشابهة في آلة، يُطلق عليها الذكاء الاصطناعي (AI).
بعض المصطلحات
على الرغم من أن المصطلحات قد تكون مربكة، فإن تعلم الآلة (ML) هو جزء مهم من الذكاء الاصطناعي. تعلم الآلة يهتم باستخدام خوارزميات متخصصة لاستخراج معلومات ذات معنى واكتشاف الأنماط المخفية من البيانات المدركة لدعم عملية اتخاذ القرارات العقلانية.
الذكاء الاصطناعي، تعلم الآلة، التعلم العميق
رسم بياني يوضح العلاقات بين الذكاء الاصطناعي، تعلم الآلة، التعلم العميق، وعلم البيانات. إنفوجرافيك بواسطة جين لوبر مستوحى من هذا الرسم
المفاهيم التي سنغطيها
في هذه المنهجية، سنغطي فقط المفاهيم الأساسية لتعلم الآلة التي يجب أن يعرفها المبتدئ. نغطي ما نسميه "تعلم الآلة الكلاسيكي" باستخدام Scikit-learn بشكل أساسي، وهي مكتبة ممتازة يستخدمها العديد من الطلاب لتعلم الأساسيات. لفهم المفاهيم الأوسع للذكاء الاصطناعي أو التعلم العميق، فإن المعرفة الأساسية القوية لتعلم الآلة لا غنى عنها، ونود تقديمها هنا.
في هذه الدورة ستتعلم:
- المفاهيم الأساسية لتعلم الآلة
- تاريخ تعلم الآلة
- تعلم الآلة والإنصاف
- تقنيات الانحدار في تعلم الآلة
- تقنيات التصنيف في تعلم الآلة
- تقنيات التجميع في تعلم الآلة
- تقنيات معالجة اللغة الطبيعية في تعلم الآلة
- تقنيات التنبؤ بالسلاسل الزمنية في تعلم الآلة
- التعلم المعزز
- تطبيقات تعلم الآلة في العالم الحقيقي
ما لن نغطيه
- التعلم العميق
- الشبكات العصبية
- الذكاء الاصطناعي
لتحقيق تجربة تعلم أفضل، سنتجنب تعقيدات الشبكات العصبية، "التعلم العميق" - بناء نماذج متعددة الطبقات باستخدام الشبكات العصبية - والذكاء الاصطناعي، الذي سنناقشه في منهجية مختلفة. سنقدم أيضًا منهجية قادمة لعلم البيانات للتركيز على هذا الجانب من هذا المجال الأوسع.
لماذا دراسة تعلم الآلة؟
من منظور الأنظمة، يُعرف تعلم الآلة بأنه إنشاء أنظمة مؤتمتة يمكنها تعلم الأنماط المخفية من البيانات للمساعدة في اتخاذ قرارات ذكية.
هذا الدافع مستوحى بشكل فضفاض من كيفية تعلم الدماغ البشري أشياء معينة بناءً على البيانات التي يدركها من العالم الخارجي.
✅ فكر لدقيقة لماذا قد ترغب شركة في استخدام استراتيجيات تعلم الآلة بدلاً من إنشاء محرك يعتمد على قواعد مبرمجة.
تطبيقات تعلم الآلة
تطبيقات تعلم الآلة موجودة الآن في كل مكان، وهي منتشرة مثل البيانات التي تتدفق حول مجتمعاتنا، والتي يتم إنشاؤها بواسطة هواتفنا الذكية، الأجهزة المتصلة، وأنظمة أخرى. بالنظر إلى الإمكانات الهائلة لخوارزميات تعلم الآلة الحديثة، استكشف الباحثون قدرتها على حل مشاكل متعددة الأبعاد ومتعددة التخصصات في الحياة الواقعية بنتائج إيجابية كبيرة.
أمثلة على تعلم الآلة المطبق
يمكنك استخدام تعلم الآلة بطرق عديدة:
- للتنبؤ باحتمالية الإصابة بمرض بناءً على التاريخ الطبي أو التقارير.
- للاستفادة من بيانات الطقس للتنبؤ بالأحداث الجوية.
- لفهم مشاعر النصوص.
- لاكتشاف الأخبار المزيفة لوقف انتشار الدعاية.
التمويل، الاقتصاد، علوم الأرض، استكشاف الفضاء، الهندسة الطبية الحيوية، العلوم الإدراكية، وحتى المجالات الإنسانية قد تبنت تعلم الآلة لحل المشاكل الصعبة التي تعتمد على معالجة البيانات في مجالاتها.
الخاتمة
يعمل تعلم الآلة على أتمتة عملية اكتشاف الأنماط من خلال استخراج رؤى ذات معنى من البيانات الحقيقية أو المولدة. وقد أثبت نفسه كأداة قيمة للغاية في الأعمال التجارية، الصحة، والتطبيقات المالية، وغيرها.
في المستقبل القريب، سيكون فهم أساسيات تعلم الآلة ضرورة للأشخاص من أي مجال بسبب اعتماده الواسع.
🚀 التحدي
قم برسم، على الورق أو باستخدام تطبيق عبر الإنترنت مثل Excalidraw، فهمك للاختلافات بين الذكاء الاصطناعي، تعلم الآلة، التعلم العميق، وعلم البيانات. أضف بعض الأفكار حول المشاكل التي يمكن لكل من هذه التقنيات حلها.
اختبار ما بعد المحاضرة
المراجعة والدراسة الذاتية
لتعلم المزيد حول كيفية العمل مع خوارزميات تعلم الآلة في السحابة، اتبع مسار التعلم.
خذ مسار التعلم حول أساسيات تعلم الآلة.
الواجب
إخلاء المسؤولية:
تمت ترجمة هذا المستند باستخدام خدمة الترجمة الآلية Co-op Translator. بينما نسعى لتحقيق الدقة، يرجى العلم أن الترجمات الآلية قد تحتوي على أخطاء أو معلومات غير دقيقة. يجب اعتبار المستند الأصلي بلغته الأصلية هو المصدر الموثوق. للحصول على معلومات حساسة أو هامة، يُوصى بالاستعانة بترجمة بشرية احترافية. نحن غير مسؤولين عن أي سوء فهم أو تفسيرات خاطئة تنشأ عن استخدام هذه الترجمة.