حسنا.
أعتقد أن الوقت قد حان لكي نبدأ بالفعل في ممارسة بعض هذه المهارات بدلاً
من مجرد الحديث عن النظرية ، لأنني أعرف الآن أن كل شيء يبدو معقدًا للغاية.
تعتقد أنه لكي تكون خبيرًا في التعلم الآلي ، يجب أن تكون حاصلاً على درجة الدكتوراه ويجب أن تكون ذكيًا
حقًا في الرياضيات والإحصاءات.
لكن في كثير من الأحيان ليس هذا هو الحال بالفعل.
لذا في هذا الفيديو ، أود أن أوضح لكم ما يعنيه فعلاً تعلم الآلة أو علم البيانات.
لذا في هذا التعلم الآلي 101 ، لنتحدث عما يفعله خبير التعلم الآلي.
أول شيء يفعله الشخص عادة هو الاستيراد.
البيانات.
وهذا يعني أن لدينا نوعًا من ملف CSV وسنقوم باستيراد تلك البيانات ونعرف كيفية القيام بذلك باستخدام Python
، أليس كذلك؟
نقوم باستيراد ملف بيانات CSV حتى نتمكن من استخدامه في برنامجنا.
ولا تقلق ، فهذه هي الخطوات التي سنعرضها لك بالفعل عندما نقوم بتنفيذ مشاريعنا
القادمة.
لذا فإن أول شيء هو استيراد البيانات.
بعد ذلك ، ماذا سنفعل؟
حسنًا ، نقوم بتنظيف البيانات.
وهذا يعني أنه في عالم مثالي ، لدينا بيانات مثالية.
يتم ملء جميع الأعمدة وجميع صفوف ملف CSV ويكون كل شيء على ما يرام.
لكن هذا ليس هو الحال في كثير من الأحيان.
أحيانًا يكون لديك تسميات مفقودة ، وأحيانًا يكون لديك خلايا أو بيانات مفقودة ، وأحيانًا يكون لدينا بيانات غير صالحة
للاستخدام وهذا أمر سيء حقًا.
لذلك نحن نقوم بتنظيف البيانات بشكل مثالي بحيث عندما نستخدمها لاحقًا ، فإنها لن تعطينا أي أخطاء أو
نقوم بتنبؤات سيئة.
الآن ، رقم ثلاثة.
ماذا يفعل خبير التعلم الآلي؟
حسنًا ، قمنا بتقسيم البيانات.
وهذا مثير للاهتمام.
عادة ما نقسم البيانات إلى ما نسميه مجموعة التدريب.
ومجموعة اختبار.
ماذا يعني هذا؟
حسنًا ، تقسيم البيانات يعني ببساطة اتخاذ قرار.
دعنا نقول ، لدينا 100 صف من برنامج Excel وقررنا أن الصفوف 80 ستكون مجموعة التدريب الخاصة بنا
بينما نعطي الآلة للتعلم منها.
وبعد ذلك ، ستكون آخر 20 صفًا هي مجموعة الاختبار لأنه يتعين علينا إخبار الجهاز ما إذا كانت الإجابة
صحيحة أم خاطئة.
لذلك نحن بحاجة إلى طريقة تمكننا من اختبار ما إذا كان نموذجنا جيدًا أم سيئًا باستخدام بياناتنا الموجودة مسبقًا.
مرة أخرى ، هذا شيء سنستكشفه ، لكن عادةً ما تقوم بتقسيم بياناتك ، ورقة Excel الخاصة بك إلى مجموعة
تدريب ، ما نستخدمه كمدخلات ، ثم مجموعة الاختبار ، ما نستخدمه لاختبار الإخراج الذي تقوم به وظيفة
التعلم الآلي هذه يعطينا.
وهذا أمر سهل فعلاً.
نحن فقط قررنا ، أن 80٪ من البيانات ستكون مجموعة تدريب و 20٪ تم إعداد الاختبار حتى الآن.
هذه الأشياء الثلاثة سهلة للغاية ، أليس كذلك؟
وكما سنرى ، فهي سهلة للغاية.
بعد ذلك نقوم بإنشاء نموذج.
حسنا.
هذا يبدو صعبًا حقًا ، أليس كذلك؟
لقد انتقلنا للتو من تقسيم البيانات إلى فجأة نقوم بإنشاء هذه الوظيفة ، هذا النموذج الذي
أنشأه برنامجنا.
لكن الشيء المضحك هو أن ما تفعله على الأرجح عند إنشاء نموذج هو استيراد خوارزمية.
لن تكتب الخوارزمية من الصفر بنفسك.
عادةً ما تستخدم مكتبة مثل Psych Learn ، والتي سنستخدمها بالفعل لإجراء عملية استيراد ثم
تحديد الخوارزمية التي تريد استخدامها ، مثل أشجار القرار أو أقرب جيراننا.
وسنرى بالفعل كيفية القيام بذلك في تمرين قادم.
لذلك هذا رائع حقًا.
قام شخص ما بالفعل ببناء خوارزمية لنا تقوم بإنشاء النموذج بناءً على مجموعة التدريب الخاصة بنا.
والنكتة الجارية هي أنه عندما يفكر الناس في خبير التعلم الآلي ، فإنهم يفكرون في كل هذه المعادلات الرياضية
التي يفعلها الناس.
ولكن في معظم الأحيان ، يقوم الأشخاص ببساطة بالاستيراد من مكتبة ، خوارزمية.
هذا كل شيء ، بطانة واحدة.
بعد ذلك ، ماذا تعتقد أننا سنفعل؟
حسنًا ، نتحقق من الإخراج ، أليس كذلك؟
نصنع النموذج.
هذه هي الوظيفة.
لدينا المدخلات ، وهي مجموعة التدريب ، ثم نتحقق من إخراج هذا النموذج باستخدام مجموعة الاختبار
الخاصة بنا.
لذا ، سنقول إن مجموعة الاختبار ، هل الناتج مطابق لما توقعناه؟
لذا بمجرد أن نتحقق من الناتج ، ماذا سنفعل؟
حسنًا ، نحن نتحسن.
لذلك على الأرجح في المرة الأولى ، لن تحصل على ما يرام تمامًا.
بناءً على مجموعة الاختبار ، نقول ، مهلاً ، يمكننا على الأرجح تحسين شيء ما.
لذلك ، بصفتك خبيرًا في التعلم الآلي ، يمكنك منحه مدخلات إضافية.
ربما يكون هذا عمودًا إضافيًا في ملف Excel.
أو قد نرغب في تغيير النموذج أو الخوارزمية التي استخدمتها لإنشاء هذا النموذج.
هذا هو.
هذه هي الخطوات الست لما تفعله ، وما عليك سوى تكرار هذه الخطوات.
الآن سنعود إلى هذه وسأقوم بربطها في المورد بحيث يمكنك دائمًا وضعها في الجزء الخلفي
من عقلك.
لكن في الوقت الحالي ، تتعلم شيئًا أساسيًا حقًا حقًا.
تشاهد Facebook هنا.
هذا إلى حد كبير كيف يديرون خط أنابيب التعلم الآلي الخاص بهم.
ويجب أن يكون هذا الرسم البياني الآن منطقيًا فقط في تلك الخطوات الست التي تحدثنا عنها.
نحدد أهدافهم.
هذا هو ، ما الذي نريد تحقيقه؟
نحن نجمع البيانات.
نحن نحلل البيانات.
هذا هو ، نقوم بتنظيفه.
قمنا بتقسيمها إلى بيانات التدريب وبيانات الاختبار.
ثم نقوم بإنشاء نموذج ونقوم بالتجربة باستخدام خوارزميات مختلفة ، ثم نختبر بياناتنا أخيرًا
، ونرى مدى دقتها استنادًا إلى بيانات الاختبار الخاصة بنا.
ثم نعود ونجرب أشياء مختلفة حتى يتماشى نموذجنا أو وظيفتنا مع ما حددناه
كهدف.
أليس هذا رائعًا؟
أنت فقط تتعلم كيف يعمل هيكل التعلم الآلي في Facebook.
الآن ، دعني أطرح عليك سؤالاً واحداً قبل أن أنهي هذا الفيديو.
ما هو برأيك الجزء الأصعب من هذه العملية برمتها؟
لقد جعلته يبدو سهلاً للغاية.
الصحيح.
فكر في الأمر.
جاهز للإجابة.
الجزء الأصعب هو الحصول على البيانات لأنه كلما كانت لدينا بيانات أكثر ، كلما كان لدينا المزيد من المدخلات ، وكلما زاد
عدد مجموعات التدريب التي يمكننا الحصول عليها حتى نتمكن من تحسين النموذج.
ونعم ، يمكننا تحديد الخوارزمية التي يجب استخدامها لإنشاء نموذج ، والمدخلات التي يجب استخدامها أثناء مجموعة التدريب.
ولكن كلما زادت البيانات المتوفرة لدينا ، زادت الخيارات المتاحة لدينا كخبراء في التعلم الآلي.
ومن الصعب حقًا جمع بيانات جيدة أو ما نسميه مجموعة البيانات.
وشركات مثل Google و Facebook لها قيمة كبيرة حقًا لأنها الشركات الوحيدة التي يمكنها جمع هذا القدر
الكبير من البيانات.
ولهذا السبب فإن التعلم الآلي هو الرائد من قبل هذه الشركات التي لديها مجموعات كبيرة من البيانات.
لأنك وأنا ببساطة لا نملك بيانات كافية لجعل التعلم الآلي يستحق ذلك.
لا تحتاج معظم الشركات فعليًا إلى التعلم الآلي أو يمكنها حتى تنفيذ التعلم الآلي الجيد لأنهم لا
يمتلكون بيانات كافية.
أنت بحاجة إلى شركات كبيرة مثل Amazon لاستخدام التعلم الآلي لأنهم هم الوحيدون الذين يمكنهم الوصول إلى تلك
البيانات.
وهذا هو السبب في أنها ذات قيمة كبيرة.
يمكنهم مشاركة نموذجهم.
إنهم لا يهتمون ، لكنهم عادةً ما يحافظون على خصوصية بياناتهم لأن هذا ما يمنحهم ميزة
تنافسية.
حسنا.
حتى الآن نحن نعرف خطوات التعلم الآلي.
الخطوة التالية هي معرفة الأدوات التي يمكننا استخدامها للقيام بهذه الخطوات حتى نتمكن أخيرًا من البدء في التعلم
وبناء نماذج التعلم الآلي الخاصة بنا.
سأراك في المرحلة التالية.
الى اللقاء.