مقدمة في تعلم الآلة
مقدمة
تعلم الآلة هي التقنية الأشهر والرئيسية لتعليم الذكاء الاصطناعي , بل أنه التعلم العميق يعد جزئاً منها .
الأسس والتقنيات
تعلم الآلة غالباً ما يتم إستخدام الخوارزميات المتقدمة لتعليم الآلة من البيانات المجهزة مسبقاً . وهذه أبرز الخوارزميات المستعملة في تعلم الآلة :
- خوارزميات تعلم آلة مشرف عليها
- Regression / الإنحدار
يتم في خوارزمية الإنحدار التنبؤ بالقيم المستمرة عن طريق بناء علاقة بين متغيرات الإدخال المستقلة ومتغيرات الإخراج التابعة للإدخال .
- Classification / التصنيف
في خوارزمية التصنيف يتم تصنيف وفرز البيانات بناء على نوعها المحدد بشكل مسبق , تعمل الخوارزمية على بيانات مصنفة مسبقاً للتنبؤ فئة الشيء الجديد بناء على صفاته .
- خوارزميات تعلم آلة بدون الإشراف عليها
- Clustering / التجميع
تعد خوارزمية التجميع جزء من خوارزمية التصنيف , لكنها بتعلم آلة غير مشرف عليها حيث من المفترض أن الآلة هي من تصنف وتفرز ولايتم تصنيف البيانات مسبقاً كما هو الحال في خوارزمية التصنيف .
تعلم الآلة ضد التعلم العميق
التعلم العميق هو أسلوب من أساليب تعلم الآلة لكنه مخصص أكثر ويتم إستخدام فيه الشبكات العصبية وهو موضوع سيتم طرحه لاحقاً بإذن الله , بينما تعلم الآلة يعتمد على الخوارزميات أكثر ويتم الإشراف عليه غالباً .
أشهر مكتبات تعلم الآلة :
- Scikit learn
من أشهر مكتبات تعلم الآلة مفتوحة المصدر , والتي تم استعراضها لأول مرة في معرض جوجل الصيفي للبرمجة عام 2007 م . وتطورت كثيراً منذ ذلك الحين حتى أصبحت تدعم كذلك الشبكات العصبية.
- TensorFlow
مكتبة تم تطويرها من قبل جوجل , وهي من أشهر المكتبات الخاصة بتعلم الآلة المتقدم وجزئياً التعلم العميق والشبكات العصبية. وهي تدعم عدة لغات مثل بايثون وسي بلس بلس.
- PyTorch
مكتبة بايثون مفتوحة المصدر تم تطويرها من قبل الباحثين في فيسبوك/ميتا عام 2016 . المكتبة تعد المنافس الرسمي لتينسور فلو ومتخصصة في تعلم الآلة المتقدم والتعلم العميق.
أنواع البيانات لتدريب النماذج
- SQL
قواعد بيانات علائقية تُكتب بلغة اس كيو إل , وتم شرحها مسبقاً :
- XLSX
الصيغة الرئيسية لملفات جداول بيانات مايكروسوفت إكسل.
- CSV
ملفات نصية مرتبة كجداول بيانات , وهي من أفضل صيغ الملفات الخاصة بتعلم الآلة والتعلم العميق.