كيف تتعلم التعلم الآلي - خطوة بخطوة

كيف تتعلم التعلم الآلي؟

سيطرت شركة Deep Tech على العالم. في حين أن معرفة كيفية تطوير تطبيق android كان سيضمن لك وظيفة رائعة في شركة مرغوبة كثيرًا ، لم يعد هذا هو الحال. الآن جميع الشركات الكبرى تبحث عن أشخاص لديهم خبرة في تقنيات عميقة محددة. بعض هذه التقنيات هي الحوسبة السحابية وعلوم البيانات و blockchain والواقع المعزز والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

إذا كنت بدأت للتو في التعلم الآلي ، فأنت بحاجة إلى توخي الحذر بعض الشيء من أين تحصل على معلوماتك. هناك الكثير من مواقع الويب التي تعد بتحويلك إلى خبير في تعلم الآلة ولكن إذا لم يكن لديك توجيه ، فسوف ينتهي بك الأمر إلى الشعور بالارتباك بشأن الأمر برمته أكثر من أي شخص لم يسمع حتى الكلمات ، "التعلم الآلي" . "

لكن لا تأكل! ستكون هذه المقالة رفيقك وستخبرك بالضبط كيف تبدأ في تعلم ML بأكثر الطرق فعالية وإفادة ممكنة.

قبل الخوض في ذلك ، دعنا نجيب على السؤال الأساسي أولاً.

ماذا يعني التعلم الآلي؟

يعرف كل من كتب برنامجًا أنه سيفعل فقط ما تمت برمجته للقيام به ، بالطريقة التي تمت برمجته للقيام به ، ولا شيء آخر. حسنًا ، قرر بعض الأشخاص الأذكياء طرح السؤال ، ماذا لو تمكنا من كتابة برنامج يمكنه تعلم الأشياء بناءً على تجاربه السابقة ويحسن أداءه بنفسه بينما يصبح قادرًا أيضًا على اتخاذ القرارات؟ هذه هي النسخة الأساسية والمبسطة لفكرة التعلم الآلي.

بعض المتطلبات

كما هو مذكور أعلاه ، فإن Machine Learning هي تقنية عميقة وبالتالي فهي ليست لشخص يدخل للتو عالم معالجة البيانات وترميزها. فيما يلي بعض الأشياء التي تحتاج بالفعل إلى معرفتها قبل أن تبدأ في تعلم الآلة.

يجب أن يكون لديك مستوى جيد من الإلمام بمفاهيم حساب التفاضل والتكامل الأساسية والجبر الخطي إلى جانب فهم عميق لنظرية الاحتمالات قبل أن تتخذ خطواتك الأولى في عالم التعلم الآلي.

بمجرد أن تشعر أنك قد استوفيت هذه المتطلبات الأساسية ، دعنا نتعرف على كيفية تعلم كل ما تحتاج لمعرفته حول التعلم الآلي.

كيف تتعلم التعلم الآلي؟

أولاً الأساسيات

لا يمكنك بناء ناطحة سحاب ذات أساسات ضعيفة وسيئة التحديد. يجب أن تعرف بالفعل الإجابات الصحيحة والمفصلة لأسئلة مثل ما هو التعلم الآلي؟ ما هي قادرة على؟ ما الذي يمكن تحقيقه باستخدامه؟ ما هي حدوده؟ لماذا هي أفضل من الطرق الأخرى لحل المشاكل؟ كيف تختلف عن الذكاء الاصطناعي؟ تطبيقات التعلم الآلي؟

إذا كانت لديك أي شكوك حول إجابات الأسئلة المذكورة أعلاه ، فأنت بحاجة إلى توضيحها جميعًا. يمكن القيام بذلك عن طريق إجراء بحث شامل عبر الإنترنت أو ببساطة عن طريق التسجيل في دورة تعلم أساسية عبر الإنترنت.

اللبنات الأساسية في ML

بمجرد الانتهاء من الأسئلة الأساسية ، ستدرك مدى اتساع واتساع مجال دراسة التعلم الآلي - مما قد يجعل التعلم يبدو مربكًا. لحسن الحظ ، قام الناس بتقسيم أساسيات التعلم الآلي إلى كتل لتسهيل الفهم والتعلم.

هذه اللبنات الأساسية هي: -

• التعلم الخاضع للإشراف
• تعليم غير مشرف عليه
• معالجة البيانات
• فرقة التعلم
• تقييم النموذج
• أخذ العينات والتقسيم

خذ وقتك وتعرف على ماهيتها ولماذا يتم استخدامها في ML.

الآن حان الوقت أخيرًا للوصول إلى الجزء الأكثر متعة في التعلم الآلي.

المهارات المطلوبة لإتقان ML

لا يمكنك إتقان ML دون إتقان المهارات المستخدمة فيه أولاً وهذا ما تحتاج إلى تعلمه بعد ذلك في رحلتك نحو أن تصبح خبيرًا في ML. هذه المهارات هي: -

• برمجة بايثون

إن تعلم Python وبناء مشاريع ML الخاصة بك فيه سيجعل حياتك أسهل كثيرًا مما لو حاولت القيام بذلك بأي لغة برمجة أخرى - وهذا هو السبب في أن معظم خبراء ML يوصون بها. يمكنك تعلم لغة python باستخدام العديد من البرامج التعليمية المجانية أو المدفوعة المتوفرة على الإنترنت.

• برمجة R

في حين أن Python هي أفضل لغة لكتابة التعليمات البرمجية المتضمنة في ML ، فلا توجد لغة مناسبة بشكل أفضل للتعامل مع الكم الهائل من البيانات التي يتم استخدامها في مشاريع ML التي يستخدمها R. لذلك ، فإن تعلم R سيجعل رحلتك في تعلم ML كثيرًا أسهل. ستجد الكثير من البرامج التعليمية المجانية عبر الإنترنت لبرمجة R.

• نمذجة البيانات

نمذجة البيانات ضرورية لتعلم الآلة. يتم استخدامه في الغالب في العثور على الأنماط في البيانات التي يتم استخدامها في ML لعمل تنبؤات وفي بعض الحالات ، اتخاذ القرارات بناءً على تلك التنبؤات. ستحتاج إلى تعلم SQL قبل أن تتمكن من البدء في العمل على نمذجة البيانات ، ولكن تتوفر دورات مجانية لذلك عبر الإنترنت أيضًا.

• خوارزميات التعلم الآلي

نصل الآن إلى قلب التعلم الآلي. لا شيء في عالم البرمجة يمكن تحقيقه دون استخدام الخوارزميات ولا يختلف التعلم الآلي. ستحتاج إلى معرفة كل شيء عن كيفية عمل خوارزميات التعلم الآلي الخاصة هذه لتحقيق النتائج المرجوة وكيف يمكنك تطبيقها في مشاريع ML الخاصة بك.

ستعمل هذه الخوارزميات على الخبز والزبدة في حياتك المهنية في التعلم الآلي - وكلما عرفتهم بشكل أفضل ، ستصبح حياتك أسهل مهما طال الوقت الذي ترغب في العمل فيه على تعلم الآلة.

• تصميم النظام والعمل مع واجهات برمجة التطبيقات

في نهاية اليوم ، قد ترغب في جعل ML الخاص بك في متناول المستخدمين النهائيين الذين ليس لديهم أدنى فكرة عن أي من الأشياء التي تجعل هذا المشروع يعمل. لهذا ، سيتعين عليك تعلم كيفية تصميم نظام يسمح لأشخاص آخرين باستخدام مشروع ML الخاص بك ، وسيكون من الأفضل إذا تعلمت كيفية إنشاء واجهات برمجة التطبيقات بحيث يمكنك دمج مشروعك مع عمل الآخرين الناس وبناء شيء مميز حقًا.

الاستنتاجات

من خلال إتقان كل هذه المهارات ، ستصبح محترفًا في Machine Learning وستكون في طريقك نحو الحصول على وظيفة عالية الأجر في شركة Fortune 500 تبحث عن خبراء التعلم الآلي.