الآن حتى هذه المرحلة من الدورة ، تحدثنا عن وظائف Python وتحدثنا عن العودة
إلى مطور باستخدام Python ، وعن اختبار الأتمتة ، وكونك مطورًا عامًا لـ Python والقيام بالبرمجة
، وكونك مهندس برمجيات و مجرد كتابة البرامج باستخدام Python.
لكننا لم نتطرق حقًا إلى موضوع التعلم الآلي أو محلل الأبحاث.
عالم البيانات.
محلل بيانات.
وترى كل هذه الحقول نوعًا من التداخل.
إذن ما هو التعلم الآلي؟
عندما نتحدث عن التعلم الآلي ، عليك أن تضع هذا المخطط في الاعتبار.
كما ترى ، كل شيء يبدأ بـ A. أنا. أو الذكاء الاصطناعي ، والذي يعني ببساطة
ذكاء بشري تعرضه الآلات.
أ. أنا. هي ، حسناً ، آلة تتصرف مثل الإنسان.
وحالياً في صناعتنا لدينا شيء يسمى الضيق A. أنا. وهذا يعني أن الآلات يمكن أن
تكون جيدة أو أفضل من البشر في مهمة معينة.
على سبيل المثال ، الكشف عن أمراض القلب من الصور أو في لعبة الذهاب أو حتى ألعاب الفيديو.
لكن ضيق A. أنا. التي لدينا حاليًا تعني ببساطة أن تلك الآلات يمكنها فعل شيء واحد بشكل جيد حقًا.
لا يمكن أن يكونوا مثل البشر ولديهم قدرات متعددة.
هذا يسمى الجنرال أ. أنا. وهو شيء نحن بعيدون جدًا عنه.
يعد التعلم الآلي الآن مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي ، والتعلم الآلي هو نهج لمحاولة تحقيق الذكاء الاصطناعي
من خلال أنظمة يمكنها العثور على أنماط في مجموعة من البيانات.
وفي الواقع ، تصف جامعة ستانفورد التعلم الآلي بأنه علم جعل أجهزة الكمبيوتر
تعمل دون أن تكون مبرمجة بشكل واضح.
أي جعل الآلات تقوم بأشياء دون أن نقول تحديدًا ، افعل هذا ، ثم افعل ذلك ، ثم افعل
هذا.
ولا تقلق ، سنستكشف ذلك أكثر في جميع أنحاء القسم.
الآن ، ربما تكون قد سمعت أيضًا عن التعلم العميق ، والتعلم العميق أو الشبكات العصبية العميقة هي
مجرد إحدى تقنيات تنفيذ التعلم الآلي.
في الوقت الحالي ، يمكنك التفكير في الأمر على أنه نوع من الخوارزمية.
ولكن بعد ذلك لدينا هذا الشيء من علم البيانات ، وغالبًا ما يكون دور علم البيانات وخبير التعلم
الآلي متداخلين تمامًا ، ومعظم التوصيفات الوظيفية في الواقع لا تحتوي حتى على تمييز واضح
بين ما هو خبير التعلم الآلي والبيانات خبير علوم.
يعني مجال علم البيانات ببساطة تحليل البيانات ، والنظر في البيانات ، ثم القيام بشيء ما بها ،
وعادة ما يكون نوعًا من هدف العمل.
لذلك عندما نتحدث عن التعلم الآلي ، هناك الكثير من التداخل مع علم البيانات.
لذلك خلال مقطعي الفيديو التاليين ، سنتحدث عن هذين الموضوعين لأن كلاهما
مرتبطان ومتداخلين ولا يمكنك فعل أحدهما بدون الآخر لأنك بحاجة إلى أن تكون قادرًا على
فهم البيانات والعمل مع البيانات لفعل أي من هذه الأشياء.
ولهذا السبب عندما نتحدث عن الوظائف ، غالبًا ما تكون أشياء مثل التعلم الآلي أو عالم البيانات
أو محلل البيانات أو محلل الأبحاث متشابهة لأنهم جميعًا يعملون مع البيانات.
ومن هذه البيانات يريدون استخلاص نوع من الإجراء للعمل أو للشركة أو
للشخص.
حسنا.
هذا يكفي الآن.
دعنا ننتقل إلى الفيديو التالي.