مرحبًا بعودتك.
حتى الآن ، كنت أتحدث الثرثرة حول ماهية التعلم الآلي ، وآمل أن يكون لديك
فكرة بسيطة عن سبب وجودها ولماذا هي مفيدة.
لكن في نهاية المطاف ، السبب الوحيد الذي يجعلنا نهتم بالتعلم الآلي هو أننا قادرون على استخدام
الآلات للتنبؤ بالنتائج بناءً على البيانات الواردة.
هذا هو.
الآن ، فكرة التعلم الآلي هذه ولا تقلق ، أعلم أننا نواصل الحديث عن النظرية ، لكنني أعدك بأننا سنحصل
على بعض تمارين الترميز أولاً.
لكني أريد أن أتحدث بسرعة عن بعض فئات التعلم الآلي التي تراها كثيرًا.
ضع في اعتبارك ما قلته ، هذا هو التعلم الآلي الذي يتعلق ببساطة بالتنبؤ بالنتائج بناءً على البيانات
الواردة وكل هذه الفئات الفرعية تفعل ذلك ببساطة.
على سبيل المثال ، لدينا فكرة التعلم الخاضع للإشراف.
وهي مجموعة فرعية من التعلم الآلي.
في هذا التعلم الخاضع للإشراف.
البيانات التي تلقيناها بالفعل فئات.
فكر في الأمر كملفات CSV مع تسمية الصفوف والأعمدة.
لقد قمنا بتسمية البيانات وبيانات الاختبار التي تم تصنيفها.
لذلك نعرف ما إذا كانت وظيفتنا صحيحة أم خاطئة.
لذلك في سيناريو التعلم الخاضع للإشراف ، يمكننا القيام بأشياء مثل التصنيف لنقرر ، هل هذه تفاحة
أم أن هذا زوج؟
يرسم نموذج التعلم الآلي ببساطة خطًا ليقرر ، مرحبًا ، هذه تفاحة وهذا زوج.
أو قد نفعل شيئًا يسمى الانحدار بدلاً من التصنيف بناءً على المدخلات.
على سبيل المثال ، توقع أسعار الأسهم.
طريقة أخرى قد نستخدم بها التعلم الخاضع للإشراف هي ، على سبيل المثال ، توظيف مهندسين بناءً على المدخلات
، بناءً على سنوات من الخبرة ، ربما بناءً على العمر ، وربما المكان الذي يعيشون فيه ، ونوع أجهزة الكمبيوتر التي يمتلكونها.
يمكن استخدام كل هذه الأنواع من المدخلات المصنفة في نظام التعلم الخاضع للإشراف لتحديد ما إذا كان ينبغي
علي تعيين هذا المهندس أم لا؟
الآن ، في بعض الأحيان لدينا بيانات لا تحتوي على تسميات ، وهذا يسمى التعلم غير الخاضع للإشراف.
مرة أخرى ، فكر في الأمر كملف CSV بدون تسمية أسماء الأعمدة.
في بعض الأحيان باستخدام أشياء مثل التجميع ، نحتاج إلى إنشاء هذه المجموعات ، أو على الأقل الآلة لإنشاء
هذه المجموعات.
على سبيل المثال ، نعطيها مجموعة من نقاط البيانات ثم تقرر الآلة ، أوه ، هذه مجموعة
، هذه مجموعة وهذه مجموعة.
أو يمكن أن يكون لدينا شيء مثل تعلم قواعد الارتباط ، حيث نربط أشياء مختلفة للتنبؤ
بما قد يشتريه العميل في المستقبل عندما لا توجد مجموعات.
نحن نسميها التعلم غير الخاضع للإشراف.
يمكننا أن نقول للآلة أنهم على صواب أو خطأ ، مثلما نفعل عندما نصنع التفاح مقابل الكمثرى
، حيث لا توجد فئات حقيقية.
لكننا سمحنا للآلات فقط بإنشاء هذه الفئات لنا.
أخيرًا ، لدينا فكرة التعلم المعزز ، والتعلم المعزز مثير للاهتمام حقًا لأن الأمر كله يتعلق
بتعليم الآلات من خلال التجربة والخطأ ، من خلال المكافآت والعقاب.
لذلك يتعلم البرنامج ببساطة لعبة ما عن طريق تشغيلها ملايين المرات حتى تحصل على أعلى الدرجات.
لا يعرف ما يفعله في البداية ، لكنه يحاول بعد ذلك تعظيم النتيجة ويكتشف في
النهاية ، مهلا ، ربما يجب أن أحاول التحرك إلى حيث تأتي الكرة.
لذلك يُنظر إلى هذا لاكتساب المهارات أو التعلم في الوقت الفعلي ، وترى ذلك كثيرًا في برامج التعلم الآلي التي
تلعب ، على سبيل المثال ، ألعاب الفيديو.
الآن سوف أقوم بالربط بمورد حتى تتمكن من التعمق في هذه الموضوعات بشكل أعمق ، وسنتحدث
بالفعل عن هذا أكثر قليلاً ونفهمها بشكل أفضل كثيرًا بمجرد أن نخوض في بعض التمارين.
لكن الفكرة هنا هي أن التعلم الآلي له فئات مختلفة وطرق مختلفة لتحقيق هدفه.
وموضوعات مثل الشبكات العصبية ، وأشجار القرار ، وآلات الدعم ، وأقرب جار هي ببساطة
خوارزميات يتم استخدامها مع هذه الحقول الفرعية للوصول إلى هذه التنبؤات.
لكن تذكر ، الشيء الرئيسي ، كل هؤلاء ، ما يفعلونه هو محاولة التعلم من البيانات
التي تسبق وتوقع شيئًا ما.
سأراك في المرحلة التالية.
الى اللقاء.