أهمية التعلم الآلي و الذكاء الاصطناعي machine learning

تُعرف قدرة الآلات على أداء المهام المعقدة دون أن تتم برمجتها بشكل صريح للقيام بذلك باسم التعلم الآلي.


من أجل تعلم "التعلم الآلي" يجب أن تكون دقيقًا مع الاحتمالات وتطبيقاتها معرفة جيدة بالإحصاءات، بناءً على النقطة الأولى معرفة الجبر الخطي والجبر الأولي فهم علم المثلثات معرفة عملية بحساب التفاضل والتكامل براعة باستخدام لغة برمجة.

المتطلبات الأساسية لبدء تعلم " التعلم الآلي"


إذا كنت لا تعرف أيًا مما سبق، فإن ميزة Guest Posting تجعلها نقطة لتعلمها جيدًا حتى لا تواجه أي حواجز أثناء المرور بأي دورة تدريبية معينة في التعلم الآلي.


 ما هو التعلم الآلي؟

تُعرف قدرة الآلات على أداء المهام المعقدة دون أن تتم برمجتها بشكل صريح للقيام بذلك باسم التعلم الآلي. 

إنه مجال متعدد التخصصات يقع عند تقاطع مواضيع مثل علوم الكمبيوتر والجبر والإحصاء وحساب التفاضل والتكامل وما إلى ذلك. 

إنه مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي، وهو مجال دراسي أبهر البشر لعقود حتى الآن.

يُختصر باسم ML يعني machine learning، وهو يشمل تقنيات مختلفة ويتألف من مجموعة متنوعة من الأدوات لأغراض محددة. الانحدار والتصنيف والتعلم العميق والشبكات العصبية ... 

  • هناك اتفاق أكثر بكثير على تصنيفها إلى ثلاثة أنواع فرعية رئيسية:

  1. التعلم الخاضع للإشراف
  2. تعليم غير مشرف عليه
  3. تعزيز التعلم


تم الإشادة بالتعلم الآلي لجعل البيانات مفيدة على نطاق واسع. بينما تستخدمه الشركات كأداة لتحسين الخدمات لعملائها وتعظيم الأرباح وتحقيق أهداف العمل، يستخدمه العلماء لحل المشكلات المعقدة واكتشاف حلول جديدة تثري حياة الإنسان.


 أين يتم استخدام التعلم الآلي؟

لقد حان ليحتل موقعًا مهمًا في نمط حياة القرن الحادي والعشرين، مع استخدام جميع التطبيقات والخدمات التقنية تقريبًا التي نستخدمها بطريقة أو بأخرى. 



من الخلاصات المنسقة على منصات مثل Facebook و Instagram و Quora و Reddit وغيرها إلى توصيات المنتج على مواقع الويب مثل Amazon و Flipkart، يمكن العثور على التعلم الآلي وحالات استخدامه في كل مكان.



يعتمد محرك البحث المفضل لديك بشكل كبير على التعلم الآلي في تقديم نتائج بحث مفيدة وذات مصداقية. تستخدمه خدمات الملاحة لتقديم تنبؤات حركة مرور موثوقة. تتخلى التنبؤات الجوية بسرعة عن النماذج الكبيرة والمرهقة من علوم الأرصاد الجوية وتستبدلها بالنُهج القائمة على ML.


تعتمد عليها ما يسمى بأدوات المستقبل مثل مترجمي اللغات ومحركات تحويل النص إلى كلام ورؤية الكمبيوتر والسيارات ذاتية القيادة. بشكل عام، ينتشر التعلم الآلي في حياتنا اليومية ويتم التعرف عليه على نطاق واسع باعتباره صانع تغيير يعمل بالفعل على تحسين حياتنا.


 لماذا يدرس الناس التعلم الآلي؟

تمامًا مثل الثورة الصناعية وعصر الإنترنت، اقتحم التعلم الآلي سوق العمل بقوة. أدى العدد الهائل من التطبيقات للتعلم الآلي إلى قيام الشركات بالتدافع بحثًا عن محترفين ذوي مهارات ولديهم خبرة في المجال.


من المتوقع أن ينمو سوق التعلم الآلي العالمي إلى 209.91 مليار دولار بحلول عام 2029، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 38.8٪، معتبراً أن عام 2022 هو عام الأساس. يتم فتح الكثير من الفرص كل يوم، عبر شركات التكنولوجيا، ومؤسسات الخدمات المصرفية والمالية، والشركات الناشئة في العصر الجديد والعمالقة القدامى على حد سواء.


وقد أدى ذلك إلى انتشار برامج الدرجات العلمية والدورات التي تدعي أنها تجعل أي شخص من رواد التعلم الآلي. 

ومع ذلك، هذا ليس صحيحًا تمامًا نظرًا لوجود معايير مختلفة يحتاج المرء إلى الوفاء بها من أجل تعلم التعلم الآلي بشكل مرض. هذه مذكورة أدناه.


 المتطلبات الأساسية لتعلم الآلة.

نظرًا لكونه مجالًا متعدد التخصصات، فإن ML تقني للغاية. هناك ستة مجالات واسعة تتطلب الخبرة لبناء أساسيات جيدة للعمل في مجال التعلم الآلي.


تُستخدم الرياضيات بشكل مذهل في التعلم الآلي. وبالتالي، فإن امتلاك فهم جيد للجبر أمر لا بد منه.

تشمل نقاط التركيز المعادلات الخطية واللوغاريتمات والموترات والمصفوفات ومضاعفاتها ووظائفها.


  • يتم تمثيل البيانات في شكل مصفوفات / موترات ؛
  • هناك استخدام واسع للتحولات لضمان عمل النماذج
  • تمثيل العلاقات في شكل معادلات أمر شائع للغاية

  علم المثلثات الابتدائي

بينما لا ترتبط المثلثات (والهندسة) بشكل فعال بالتعلم الآلي، فإن أساسيات علم المثلثات مطلوبة بشكل خاص لفهم نوع معين من وظيفة التنشيط تسمى tanh في الشبكات العصبية، والتي تعد في حد ذاتها موضوعًا متقدمًا.


ومع ذلك، فإن الفهم القوي لعلم المثلثات هو مؤشر على وجود أساسيات سليمة، والتي ستجعل المتعلم الجديد في وضع جيد بالتأكيد.


   احتمالات

تعتبر النماذج الاحتمالية ونظرية الصدفة حجر الأساس للإحصاء ، والذي يعد بدوره أساسيًا للتعلم الآلي. إن الفكرة القائلة بأن النتائج لا يجب أن تكون منفصلة تقطع شوطًا طويلاً في المجال، وبالتالي، يجب استيعابها.


بدءًا من الاحتمال البسيط ، يحتاج المرء إلى غرس المفاهيم المتقدمة مثل الاحتمال الشرطي ونظرية بايز.

  •  تريد ان تتعلم المزيد مع مرور الوقت ولكن هذه هي الأساسيات الأساسية الضرورية.


  إحصائيات

بناء على الاحتمالية ودمجها مع المتوسط ​​القديم الجيد، والوسيط، والنمط، والتباين، والانحراف المعياري، وما إلى ذلك (يتم تلخيصها بشكل مناسب على أنها "مقاييس الاتجاه المركزي")، ومعرفة أنواع التوزيعات ضرورية في البداية.


يتعامل المرء مع هذه التفاصيل بالتفصيل، بينما يبني حدسًا واضحًا لكيفية تمثيل البيانات وكيف تعمل. 


  حساب التفاضل والتكامل

سيخبرك أي شخص لديه خلفية في العلوم أو الهندسة أن حساب التفاضل والتكامل هو إحدى الأدوات التي تشكل الدعامة الأساسية للعديد من الجوانب النظرية لعملهم. الأمر نفسه ينطبق على التعلم الآلي - بشكل عام - والتعلم العميق، على وجه الخصوص.


يتم استخدامه بشكل ضئيل على المستوى الأساسي ؛ تتيح لك معرفة التدرجات والمشتقات الجزئية فهم عودة الانتشار. بينما يمكنك القيام بذلك دون معرفة ذلك جيدًا (يقول Andrew Ng ذلك!)، فإن معرفة ذلك يمكن أن يساعد في بناء فهم أعمق لما يحدث تحت الغطاء.


  لغة برمجة

ازدهر التعلم الآلي بشكل أساسي بسبب القدرات التي توفرها لغات البرمجة القوية مثل Python. بينما يمكنك استخدام أي لغة تراها مناسبة، فإن Python هي خيار الأول. 

يتم استخدامه بشكل مذهل لإدراجه لعدد كبير من المكتبات / الوحدات النمطية - كما ينعكس في شعار البطاريات.


بينما لا تحتاج إلى أن تكون خبيرًا في الترميز، فأنت بالتأكيد بحاجة إلى أن تكون قادرًا على فهم أساسيات المتغيرات وأنواع البيانات والوظائف واستخدام المكتبات. 

  خلاصة الموضوع :

في النهاية، ستعمل مع كل شيء بدءًا من المؤامرات الثاقبة إلى الشبكات العميقة، وهذا يعني أنك ستحتاج إلى أن تكون منفتحًا على التعلم على طول الطريق.


إرسال تعليق

جميع الحقوق محفوظة © Elkhabbabi academy | Online Courses.