مقدمة في التعلم الآلي للمبتدئين

التطورات العلمية والتكنولوجية تأخذ العالم في طريق العاصفة. فقط عد إلى الوراء عشر سنوات وقارنها بالحياة التي تعيشها اليوم. ستدرك التغييرات العميقة من حولنا ، بفضل الابتكارات التكنولوجية الجديدة التي تشق طريقها إلى منازلنا. نتعرف أيضًا على مصطلحات جديدة مثل الذكاء الاصطناعي (AI) ، والتعلم الآلي (ML) ، وعلوم البيانات ، وغيرها الكثير.

احصل على شهادة التعلم الآلي من أفضل الجامعات في العالم. احصل على درجة الماجستير أو برنامج PGP التنفيذي أو برامج الشهادات المتقدمة لتسريع مسار حياتك المهنية.

عندما نتحدث عن التعلم الآلي أو الذكاء الاصطناعي ، فإن الصورة الأولى التي تتبادر إلى أذهاننا هي صورة الآلات والروبوتات. لكن الكثير منا لا يعرف أن أساسيات التعلم الآلي يتم تنفيذها بشكل شائع في حياتنا اليومية.

هنا سوف تحصل على مقدمة مفصلة حول تعلم الآلة بالإضافة إلى بعض الإرشادات لتعلم لغة بيثون التعلم الآلي .

مقدمة موجزة عن تعلم الآلة

إن تقديم تعريف أو مقدمة دقيقة ودقيقة للتعلم الآلي ليس بالأمر السهل. قدم الخبراء في هذا المجال تعريفات تقنية للغاية. على سبيل المثال ، تعريف جامعة ستانفورد للتعلم الآلي هو "التعلم الآلي هو علم جعل أجهزة الكمبيوتر تعمل دون أن تتم برمجتها بشكل واضح". يجب على المبتدئين الراغبين في تعلم التعلم الآلي باستخدام Python أن يبدأوا رحلتهم من هذه التعريفات الأساسية.

بعبارات بسيطة ، التعلم الآلي هو قدرة الآلة على تعلم الأشياء بمفردها. يتم تغذية الجهاز بكميات هائلة من البيانات ، وتتعلم الآلة تفسير هذه البيانات ومعالجتها ثم تحليلها بمساعدة خوارزميات التعلم الآلي لحل مشكلات العالم الحقيقي. السؤال الذي يطرح نفسه الآن هو كيف يمكن للآلة أن تتعلم بمفردها وتحل المشكلات الصعبة بهذه السهولة؟ يأخذنا هذا إلى مقدمة التعلم العميق ، حيث سيتم الرد على جميع أسئلتنا.

بعض المصطلحات والتعريفات المهمة للتعلم الآلي التي يجب أن تعرفها

تعد معرفة المصطلحات والتعريفات الأساسية للتعلم الآلي جزءًا لا يتجزأ من مقدمة التعلم الآلي . فيما يلي قائمة بالمصطلحات القياسية المستخدمة ومعانيها:

• النموذج - المكون الرئيسي لتعلم الآلة هو النموذج. يتم تدريب النموذج باستخدام خوارزمية التعلم الآلي. إنها وظيفة الخوارزمية لتعيين جميع القرارات التي يتخذها النموذج بناءً على المدخلات المقدمة بحيث يتم تسليم المخرجات الصحيحة.

• الخوارزمية - خوارزمية التعلم الآلي هي مجموعة من التقنيات والقواعد الإحصائية المستخدمة لتعلم الأنماط من بيانات الإدخال ثم استخلاص معلومات ذات مغزى منها. الخوارزميات هي الركيزة الأساسية لنموذج التعلم الآلي.
• متغير التوقع - هذه ميزة بيانات بارزة تستخدم للتنبؤ بالمخرجات.
• متغير الاستجابة - هو متغير الإخراج ، الذي يجب توقعه باستخدام المتغير (المتغيرات) التي يمكن التنبؤ بها.
• بيانات التدريب - تُستخدم بيانات التدريب لبناء نموذج التعلم الآلي. بمساعدة بيانات التدريب ، يتعلم النموذج تحديد الأنماط والاتجاهات الرئيسية الضرورية للتنبؤ بالمخرجات.
• بيانات الاختبار - بمجرد تدريب النموذج ، يجب اختباره لتقييم مدى الدقة التي يمكن أن يعطي نتيجة. تم إجراء مجموعة بيانات الاختبار للتأكيد.

عملية التعلم الآلي - مقدمة في التعلم العميق

تتضمن عملية التعلم الآلي بناء نموذج تنبؤي يستخدم لإيجاد حل لبيان المشكلة. هذه هي الخطوات التي يتم اتباعها في عملية التعلم الآلي:

تحديد الهدف من بيان المشكلة

هذه هي الخطوة الأولى ، حيث نحتاج إلى فهم ما يجب توقعه. في هذه المرحلة ، من الضروري تدوين الملاحظات حول نوع البيانات التي يمكن استخدامها لحل المشكلة أو النهج الذي يجب اتباعه للحصول على حل مناسب.

جمع البيانات

هذه هي المرحلة التي يمكنك من خلالها طرح أسئلة مختلفة مثل ، هل هناك أي بيانات متاحة ، هل هناك أي نوع محدد من البيانات اللازمة لحل هذه المشكلة أو كيفية الحصول على البيانات ، وما إلى ذلك. إذا كنت تعرف نوع البيانات التي تحتاجها ، فلديك للعثور على طرق للحصول على تلك البيانات. كشط الويب والجمع اليدوي هما وسيلتان لجمع البيانات. بالنسبة للمبتدئين ، ما عليك سوى تصفح الإنترنت والحصول على موارد البيانات وتنزيلها واستخدامها.

تحضير البيانات

تحتوي البيانات المجمعة بشكل عام على العديد من التناقضات وقد يكون لها تنسيق خاطئ. من الأهمية بمكان القضاء على جميع التناقضات. خلاف ذلك ، قد ينتهي بك الأمر بالحصول على تنبؤات وحسابات خاطئة. امسح مجموعة البيانات المجمعة بالكامل وأصلح أي نوع من عدم الاتساق.

تحليل البيانات استكشافية

ربما تكون هذه هي المرحلة الأكثر إثارة في عملية التعلم الآلي. يجب عليك استكشاف البيانات بدقة والعثور على أي بيانات مخفية. يعتبر تحليل البيانات الاستكشافية (EDA) جلسة العصف الذهني لتعلم الآلة. ستكون قادرًا على فهم اتجاهات وأنماط البيانات في هذه المرحلة. إلى جانب استخلاص رؤى قيمة ، فإن الارتباطات بين المتغيرات مفهومة جيدًا في هذه المرحلة.

بناء نموذج التعلم الآلي

يعد بناء نموذج التعلم الآلي جزءًا لا يتجزأ من مقدمة التعلم الآلي . يتم استخدام جميع الأنماط والرؤى التي تم الحصول عليها في مرحلة تحليل البيانات لإنشاء النموذج. في هذه المرحلة ، يتم تقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعتين - بيانات التدريب وبيانات الاختبار. يتم استخدام بيانات التدريب لبناء النموذج وتحليله. يتم تنفيذ خوارزمية التعلم الآلي في هذه المرحلة. من الضروري اختيار الخوارزمية الصحيحة اعتمادًا على نوع المشكلة التي تبحث عن حلها.

تقييم النموذج والتحسين

بعد بناء النموذج باستخدام مجموعة بيانات التدريب ، سيتم اختبار النموذج. عند استلام مجموعة بيانات الاختبار ، من الممكن التحقق من دقة النموذج والتنبؤ بالنتائج. اعتمادًا على حاصل الدقة ، يتم اقتراح تحسينات النموذج وتنفيذها. يمكن تحسين أداء النموذج إلى حد معقول من خلال الإجراءات المختبرة.

التنبؤات

بعد أن يتم تقييم النموذج وتحسينه بدقة ، يصبح جاهزًا لعمل تنبؤات ، وهو الناتج النهائي.

ما هي أنواع التعلم الآلي - تعلم لغة Python؟

أثناء الحديث عن أساسيات التعلم الآلي ، هناك ثلاثة أنواع:

• التعلم الآلي الخاضع للإشراف - في هذا النوع من التعلم ، تحتاج إلى الإشراف على الآلة وتدريبها على العمل بشكل مستقل. ومن الأمثلة الجيدة هنا تصفية رسائل البريد العشوائي من حساب بريدك الإلكتروني.
• التعلم غير الخاضع للإشراف - يتضمن بيانات التدريب. لكن لن يكون هناك تصنيف أو فصل. تعمل خوارزمية النظام على البيانات دون أي تدريب مسبق. هناك خوارزميات مشفرة ، وستكون بيانات الإخراج وفقًا لذلك.
• التعلم المعزز - في هذا النوع من التعلم ، أولاً ، يتعلم النظام من تلقاء نفسه. تتعلم خوارزمية التعلم المعزز من خلال عملية التفاعل مع بيئتها.

مدونات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي الشعبية

استنتاج

الآن بعد أن أصبح لديك قدرًا لا بأس به من مقدمة التعلم الآلي ، لديك فكرة عن التعلم الآلي إلى حد ما. يمكن لمتخصصي البيانات ومحترفي البرمجيات وتكنولوجيا المعلومات والمهندسين تعلم لغة بيثون التعلم الآلي لتحسين حياتهم المهنية وقدراتهم المهنية. لذلك ، في المرة القادمة التي تستخدم فيها ميزة وضع العلامات التلقائي على Facebook ، أو Alexa من Amazon ، أو إجراء بحث Google ، أو إجراء التعرف على الصوت أو التعرف على الوجه ، أو استخدام عوامل تصفية البريد العشوائي من Google - اعلم أن التعلم الآلي يعمل مع كل هذه الأشياء.

مقدمة في التعلم العميق ، التعلم الآلي مع upGrad

إذا كنت مهتمًا بإتقان تعلم الآلة ، فيجب عليك التسجيل في دورة upGrad's Master of Science in Machine Learning and AI . هذا هو برنامج الشهادات الأكثر تقدمًا حيث سيتعلم المرشحون كيفية نشر نماذج التعلم الآلي.