مشاريع التعلم الآلي في بايثون
نشرت: 2023-02-02التعلم الآلي هو تقنية المستقبل. إنه جزء من جميع مجالات حياتنا وله تأثير كبير علينا. مع تطور التكنولوجيا بهذه الوتيرة المتسارعة وإنشاء بيانات جديدة كل ثانية ، يعد التعلم الآلي نعمة عظيمة. يشير التعلم الآلي إلى التكنولوجيا المستخدمة في آلات التدريب بحيث لا يضطر البشر إلى الإشراف عليها أو تشغيلها (ما هو التعلم الآلي؟ تعريف - نظام الخبراء، 2017). إنه ينتمي إلى الذكاء الاصطناعي الفائق (AI) ويتضمن تطوير برامج أو برامج تتعلم من البيانات المقدمة لهم.
قم بالتسجيل في دورة التعلم الآلي من أفضل الجامعات في العالم. احصل على درجة الماجستير أو برنامج PGP التنفيذي أو برامج الشهادات المتقدمة لتسريع مسار حياتك المهنية.
يتضمن مشروع التعلم الآلي العمليات التالية:
جدول المحتويات
الحصول على البيانات
في هذه العملية ، يتم تحميل البيانات في بيئة البرمجة. تم تأطير بيان المشكلة ، ويتم تحديد مقياس الأداء بناءً على متطلبات النظام (Tyagi ، 2020). ثم يتم التحقق من الافتراضات.
التصور والاكتشاف لاشتقاق الرؤى
في هذه العملية ، يتم تصور البيانات من خلال تجربة مجموعات مختلفة من السمات وإيجاد الارتباطات بين البيانات.
أفضل دورات التعلم الآلي ودورات الذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت
| ماجستير العلوم في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي من جامعة جون مورس بليفربول | برنامج الدراسات العليا التنفيذية في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي من IIITB | |
| برنامج شهادة متقدم في تعلم الآلة و البرمجة اللغوية العصبية من IIITB | برنامج الشهادة المتقدم في التعلم الآلي والتعلم العميق من IIITB | برنامج الدراسات العليا التنفيذية في علوم البيانات والتعلم الآلي من جامعة ماريلاند |
| لاستكشاف جميع دوراتنا ، قم بزيارة صفحتنا أدناه. | ||
| دورات تعلم الآلة | ||
المعالجة المسبقة للبيانات
تتضمن هذه الخطوة معالجة القيم المفقودة والقيم الفئوية والقيم النصية. تتضمن هذه العملية الكشف والتصحيح الخارجيين (Tyagi ، 2020). يتم أيضًا إجراء تحجيم الميزة.
اختيار وتدريب خوارزمية التعلم الآلي
يتم تحديد خوارزمية التعلم الآلي وتدريبها بناءً على بيانات الإدخال. المستخدم لديه خيار لتجربة خوارزميات مختلفة.
صقل النموذج
تتضمن هذه الخطوة ضبط المعلمات الفائقة وهندسة الميزات وما شابه. تُستخدم تقنيات المجموعات لتقييم مجموعة اختبار البيانات (Tyagi ، 2020). يتم ذلك لزيادة أداء النموذج.
تشغيل النظام ومراقبته وصيانته
هذه هي الخطوة الأخيرة في تطوير مشروع التعلم الآلي الشامل. يتضمن نشر النموذج على خادم لتنفيذ نموذج التعلم الآلي (Tyagi ، 2020). يتم صيانة النظام ومراقبته بحيث يمكن اكتشاف المشكلات وحلها.
Python هي لغة البرمجة الأكثر تفضيلاً لمشاريع التعلم الآلي. تعد Python خيارًا واسعًا للتعلم الآلي نظرًا للمزايا العديدة التي توفرها. إنها لغة برمجة مفسرة للأغراض العامة ولا يلزم تجميعها. أيضًا ، من السهل جدًا تعلم واستخدام بناء جملة Python. بعض الفوائد التي تتمتع بها بايثون على اللغات الأخرى هي:
مهارات التعلم الآلي عند الطلب
| دورات الذكاء الاصطناعي | دورات تابلو |
| دورات البرمجة اللغوية العصبية | دورات التعلم العميق |
مكتبات عديدة لتعلم الآلة
يوجد في Python الكثير من المكتبات المطبقة على التعلم الآلي. توفر المكتبات في Python وظائف وطرق جاهزة للاستخدام يمكن للمطورين استخدامها مباشرة ولا يتعين عليهم ترميزها قبل تنفيذها (Luashchuk، 2019). يتضمن التعلم الآلي معالجة مستمرة للبيانات ، ولدى Python مكتبات تساعد في الوصول إلى البيانات ومعالجتها وتحويلها. بعض مكتبات Python الأكثر استخدامًا هي:
- Scikit-Learn : يحتوي على جميع خوارزميات التعلم الآلي الأساسية التي يمكن استيرادها واستخدامها مباشرة لتطوير نماذج التعلم الآلي.
- Pandas : يدعم هياكل البيانات عالية المستوى ويمكن أيضًا استخدامه للتحليل. يحتوي على ميزات لدمج البيانات وتصفيتها وتحميلها من مصادر مختلفة مثل ملفات Excel أو الملفات النصية أو الويب.
- TensorFlow : إحدى المكتبات الأكثر شيوعًا المستخدمة في التعلم العميق والتي يمكن استخدامها لإعداد النماذج والتدريب عليها.
- Matplotlib : تُستخدم هذه المكتبة بشكل أساسي لتصور البيانات من خلال الرسوم البيانية والمؤامرات والرسوم البيانية.
يمكن أيضًا استخدام Python لتطوير النظام بالكامل نظرًا لأنه يحتوي على أطر عمل تدعم أيضًا تطوير الواجهة الأمامية.
مدونات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي الشعبية
| إنترنت الأشياء: التاريخ والحاضر والمستقبل | دروس تعلم الآلة: تعلم ML | ما هي الخوارزمية؟ بسيط سهل |
| راتب مهندس الروبوتات في الهند: جميع الأدوار | يوم في حياة مهندس التعلم الآلي: ماذا يفعلون؟ | ما هو إنترنت الأشياء (إنترنت الأشياء) |
| التقليب مقابل الجمع: الفرق بين التقليب والجمع | أهم 7 اتجاهات في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة | التعلم الآلي باستخدام R: كل ما تحتاج إلى معرفته |
مرونة بايثون
Python هي لغة برمجة مرنة للغاية لأنها توفر للمستخدم خيار اختيار مفاهيم البرمجة الشيئية أو مفاهيم البرمجة النصية (Luashchuk، 2019). نظرًا لأنه لا يلزم تجميع Python ، فإن هذا يمنح المطورين ميزة عندما يرغبون بسرعة في تنفيذ التغييرات وعرض النتائج. يمكن للمطورين استخدام Python بسهولة مع لغات البرمجة الأخرى.
منصة استقلال بايثون
يمكن استخدام Python على منصات مختلفة مثل MacOs و Linux و Windows و Unix ، ولا يقتصر على أي نظام أساسي واحد (Luashchuk، 2019). يحتاج المطورون فقط إلى بعض التغييرات الصغيرة الحجم من أجل نقل التعليمات البرمجية من نظام أساسي إلى آخر.
سهولة القراءة والتحقق من الصحة
توفر Python تنفيذًا سريعًا وبالتالي تساعد مطوري التعلم الآلي على اتخاذ خيارات أفضل. نظرًا لأن Python تحتوي على صيغة تشبه اللغة الإنجليزية ، فيمكن لأي شخص قراءتها وفهمها بسهولة. تمتلك Python أيضًا طبيعة متعددة النماذج ، مما يزيد من قدرتها على التكيف ، وتحل المشكلات بأبسط طريقة ممكنة (Luashchuk ، 2019).
في upGrad ، الشهادة المتقدمة في التعلم الآلي والتعلم العميق ، المقدمة بالتعاون مع IIIT-B ، هي دورة مدتها 8 أشهر يدرسها خبراء الصناعة لإعطائك فكرة واقعية عن كيفية عمل التعلم العميق والتعلم الآلي. في هذه الدورة ، ستحصل على فرصة لتعلم مفاهيم مهمة حول التعلم الآلي والتعلم العميق ورؤية الكمبيوتر والسحابة والشبكات العصبية والمزيد.
تحقق من صفحة الدورة التدريبية وسجّل نفسك قريبًا!
