مرحبًا بعودتك.
حتى الآن ، تعلمنا خطوات التعلم الآلي.
وتعلمنا نظرية التعلم الآلي.
الجزء الأخير من اللغز هو ما هي الأدوات التي نستخدمها للتعرف على التعلم الآلي حتى نتمكن أخيرًا
من البدء في القيام ببعض التمارين والمشاريع؟
وهذا هو السبب في أن Python هي في الواقع واحدة من أكثر اللغات شيوعًا عند استخدام التعلم الآلي ، لأن Python
لديها مثل هذا المجتمع الكبير وهي لغة سهلة ومعبرة حيث تعلمنا أن لديها الكثير من المكتبات
والوحدات النمطية التي تساعد حقًا نحن نقوم بالتعلم الآلي بطريقة سريعة وفعالة حقًا.
ليس الأمر أن Python هي اللغة الوحيدة التي يمكنك تعلم الآلة بها.
إنها أن Python لديها أفضل الأدوات المتاحة حاليًا للقيام بالتعلم الآلي.
إذن ما هي هذه الأدوات؟
الأول هو NumPy.
و numpy هو بالتأكيد أمر لا بد منه عندما يتعلق الأمر بالتعلم الآلي.
إنها مكتبة تساعدنا في استخدام القوائم والمصفوفات في Python ، وعلى وجه التحديد المصفوفات متعددة
الأبعاد التي تُستخدم كثيرًا في التعلم الآلي.
لذلك سنستخدم NumPy.
ثم التالي هو الباندا.
ويستخدم الباندا لما نسميه تحليل البيانات.
يعطينا PANDAS فكرة عن إطار البيانات هذا ، والذي يسمح لنا بوظيفة معالجة البيانات في بنية جدولية
باستخدام الصفوف والأعمدة.
أي أننا نقرأ عادةً ملف CSV باستخدام الباندا.
ستقوم باستخراج هذه البيانات إلى شيء يسمى إطار البيانات ، ويمكنك القيام بكل هذه التحويلات
والتجميعات المذهلة باستخدام إطارات البيانات هذه.
ولا تقلق ، سأوضح لك كيفية القيام بذلك في الفيديو التالي.
لذلك لدينا NumPy للعمل مع القوائم والمصفوفات ، الباندا للعمل عادةً مع شيء مثل البيانات
المجدولة ، مثل ملفات CSV.
ومن ثم لدينا تعلم نفسية وتعلم نفسية.
هل هذا مثير حقا؟
قم بإنشاء جزء نموذجي حيث نقوم باستيراد المكتبة النفسية والنفسية.
يأتي معدة مسبقًا ، كما ترى ، خوارزميات مختلفة يمكننا استخدامها.
حتى نتمكن من التصنيف ، يمكننا عمل الانحدارات ، يمكننا القيام بالتجميع فقط عن طريق استيراد هذه المكتبة.
ثم نستخدم شيئًا مثل جنون مؤامرة ليب.
الآن Map plot lib هي مكتبة أخرى ، ما نسميه مكتبة الرسوم البيانية.
يسمح لنا بتصور البيانات بطريقة لطيفة.
وهناك العديد من الأدوات التي تم إنشاؤها فوق مكتبة الخرائط التي تساعدنا على تصور البيانات بأي طريقة مختلفة
نريدها.
أخيرًا ، آخر أداتين أساسيتين نحتاجهما ، أولاً وقبل كل شيء ، Jupyter Notebooks.
إذا كنت تتذكر في قسم بيئة المطور ، فقد تحدثنا عن Anaconda وكيف يتيح لنا Anaconda ، من
خلال تثبيته ، الوصول إلى دفاتر Jupyter.
في دفاتر ملاحظات Jupyter مفيدة حقًا لأننا حتى الآن قمنا بكتابة التعليمات البرمجية في Pi Charm
أو Sublime Text أو Visual Studio code.
لكن Jupyter Notebooks مفيدة حقًا حقًا عندما نقوم بالتعلم الآلي أو علم البيانات
لأنه كما سنرى ، فإنه يسمح لنا بالمرور عبر التعليمات البرمجية الخاصة بنا وإخراج وتتبع كل هذه الأشياء التي
كنا نقوم بها.
وأيضًا انظر التصورات ، وهو شيء لا يمكنك فعله حقًا في محرر نصي مثل نص سامي أو مخطط
دائري.
لذا يمكنك التنقل خلال كل مرحلة من مراحل تحليل البيانات والحصول على تصور لدفاتر الملاحظات
هذه ومن المحتمل تقديمها لأشخاص مختلفين في شركتك حتى تتمكن من إنشاء قصة ومشاركتها مع الآخرين.
لذلك فهو جهاز كمبيوتر محمول يتيح لنا التواصل بشكل أفضل.
وهي أداة مهمة للغاية وهي قياسية إلى حد كبير الآن في مجال علم البيانات والتعلم الآلي.
وكما ترون ، هذه أدوات مهمة في حزام الأدوات الخاص بنا والتي سنستخدمها خلال مقطعي الفيديو
التاليين.
لكنهم جميعًا يعملون جيدًا حقًا مع Python ، ولهذا السبب أصبحت Python معيارًا في مجتمع
التعلم الآلي.
لكن الجزء الأخير من اللغز ، هل هذه البيانات صحيحة؟
عندما نقوم باستيراد البيانات وتنظيفها ، تحدثنا عن الجزء الأصعب وهو الجمع الفعلي
للبيانات.
لكي نتعرف على التعلم الآلي ، نحتاج في الواقع إلى بعض البيانات للعمل معها.
نحن الآن لسنا Facebook أو Amazon أو Google أو Apple ، ولكن هناك أداة أخرى مفيدة تسمى Kaggle.
و Kaggle عبارة عن مجتمع من خبراء التعلم الآلي حيث يمكنك إجراء مسابقات ، ويمكنك إلقاء نظرة على دفاتر Jupyter الخاصة
بأشخاص آخرين ، ولكنها تحتوي أيضًا على مجموعات بيانات.
أي ، لدينا حرية الوصول إلى البيانات ، إلى كميات هائلة من البيانات التي يمكن الوصول إليها بشكل مفتوح.
إذا كنت ترغب في التعرف على الجرائم في بوسطن ، حول جولة PGA ، حول أسعار الغاز في البرازيل ، يمكنك في
الواقع تنزيل مجموعات البيانات هذه مجانًا حتى تتمكن من اللعب مع التعلم الآلي.
وسنفعل ذلك بالضبط في الفيديو التالي.
لذلك في الوقت الحالي ، تأكد إذا لم تكن قد فعلت ذلك ، فقم بتجهيز دفاتر Jupyter مرة أخرى.
تحقق من قسم بيئة المطور حيث أوضح لك كيفية إعداد هذا ثم إنشاء حساب مجاني
على Kaggle لأننا سنبدأ في جعل أيدينا متسخة ببعض الترميز.
سأرى في المرحلة التالية.
مع السلامة.