التعلم الآلي من الصفر: دورة شاملة للمبتدئين باستخدام بايثون

1. ما هو التعلم الآلي؟

تخيل أنك تريد تعليم كلب حيلة جديدة، مثل الجلوس عند سماع كلمة “اجلس”. بدلًا من إعطائه كل الخطوات بالتفصيل، يمكنك مكافأته كلما قام بالحركة الصحيحة. مع الوقت، سيفهم الكلب العلاقة بين الأمر والمكافأة، وسيقوم بالحيلة تلقائيًا.

هذا بالضبط ما يفعله التعلم الآلي! بدلًا من كتابة مجموعة ضخمة من الأوامر للكمبيوتر لتنفيذ مهمة معينة، نعطيه كمية كبيرة من البيانات (مثل صور القطط والكلاب) ونخبره ما هي الإجابة الصحيحة (هذه صورة قطة، وهذه صورة كلب). مع الوقت، يتعلم الكمبيوتر بنفسه كيفية تمييز القطط عن الكلاب، تمامًا مثل الكلب الذي تعلم الحيلة.

2. أنواع التعلم الآلي:

التعلم المشرف: هو الأكثر شيوعًا، حيث يتم تدريب النموذج على مجموعة بيانات تحتوي على الإجابات الصحيحة. مثلاً، تعليم الكمبيوتر تمييز بين صور الأرقام المكتوبة بخط اليد.
التعلم غير المشرف: هنا، لا يوجد إجابات صحيحة مسبقة. النموذج يحاول اكتشاف الأنماط المخفية في البيانات بنفسه. مثلاً، تجميع العملاء الذين يشترون نفس المنتجات.
التعلم المعزز: يشبه تدريب الكلب، حيث يتعلم النموذج من خلال التجربة والخطأ، ويحصل على مكافأة عند اتخاذ القرار الصحيح. يستخدم هذا النوع في ألعاب الفيديو الذكية والروبوتات.
3. تطبيقات التعلم الآلي:

التعرف على الصور: يستخدم في تطبيقات الهواتف الذكية، السيارات ذاتية القيادة، والتشخيص الطبي.
معالجة اللغة الطبيعية: تستخدم في الترجمة الآلية، مساعدي الصوت، وتحليل المشاعر.
التنبؤ: يستخدم في التنبؤ بسعر الأسهم، الطقس، ونتائج المباريات.
4. الخوارزميات الأساسية:

الشبكات العصبونية: مستوحاة من الدماغ البشري، وتستخدم لحل مشكلات معقدة مثل التعرف على الصور والترجمة.
شجرة القرارات: تستخدم لاتخاذ القرارات بناءً على سلسلة من الأسئلة. مثلاً، تحديد نوع الفاكهة بناءً على لونها وحجمها وشكلها.
الانحدار اللوجستي: يستخدم للتنبؤ بقيم ثنائية، مثل هل هذا البريد إلكتروني مزعج أم لا.
كيف يمكننا شرح هذه المفاهيم بطريقة ممتعة ومبسطة؟

الأمثلة البسيطة: استخدم أمثلة من الحياة اليومية التي يفهمها الطلاب، مثل ألعاب الفيديو، وسائل التواصل الاجتماعي، والتسوق عبر الإنترنت.
الرسوم التوضيحية: استخدم الرسوم البيانية والصور لتوضيح المفاهيم الصعبة.
الأنشطة التفاعلية: قم بتصميم ألعاب وأنشطة بسيطة لجعل الطلاب يتفاعلون مع المفاهيم.
مشاريع صغيرة: شجع الطلاب على بناء نماذج تعلم آلي بسيطة باستخدام أدوات مجانية مثل Google Colab.
ما هي الخوارزمية أو التطبيق الذي ترغب في التركيز عليه بشكل أكبر؟

دليل خطوة بخطوة لاستخدام Google Colab لإنشاء أول مشروع في التعلم الآلي

يمكننا أيضًا تنظيم ورش عمل عملية حيث يقوم الطلاب ببناء نماذج تعلم آلي بسيطة باستخدام أدوات مجانية مثل Google Colab.

دليل خطوة بخطوة لاستخدام Google Colab لإنشاء أول مشروع في التعلم الآلي
Google Colab هو أداة قوية وسهلة الاستخدام تتيح لك كتابة وتنفيذ شفرات بايثون الخاصة بالتعلم الآلي مباشرةً في متصفحك، دون الحاجة إلى تثبيت أي برامج معقدة على جهازك. إليك دليل بسيط لبدء مشروعك الأول:

الخطوة الأولى: إنشاء حساب Google Drive
إذا لم يكن لديك حساب Google، قم بإنشائه.
حساب Google Drive ضروري لتخزين الملفات والمشاريع التي ستعمل عليها في Colab.
الخطوة الثانية: الوصول إلى Google Colab
افتح متصفح الويب الخاص بك واكتب “Google Colab” في شريط البحث.
انقر على الرابط الأول الذي سيظهر لك، وهو عادةً “colab.research.google.com”.
الخطوة الثالثة: إنشاء Notebook جديد
بمجرد دخولك إلى Colab، سترى واجهة مشابهة لـ Jupyter Notebook.
انقر على “File” ثم “New Notebook” لإنشاء Notebook جديد.
الخطوة الرابعة: كتابة الشفرة الأولى
كل خلية في Notebook هي مكان لكتابة الشفرة. ابدأ بكتابة الشفرة التالية في الخلية الأولى:Python
print(“Hello, world!”)

اضغط على “Shift+Enter” لتشغيل الخلية. يجب أن ترى عبارة “Hello, world!” تظهر في الخلية التالية.
الخطوة الخامسة: استيراد المكتبات
للعمل في مجال التعلم الآلي، ستحتاج إلى استيراد مكتبات مثل TensorFlow وNumPy وPandas. يمكنك القيام بذلك في بداية Notebook:Python
import tensorflow as tf
import numpy as np
import pandas as pd

الخطوة السادسة: تحميل البيانات
قم بتحميل البيانات التي ستعمل عليها إلى Google Drive. يمكنك بعد ذلك تحميلها إلى Notebook باستخدام Pandas:Python
data = pd.read_csv(‘path/to/your/data.csv’)

الخطوة السابعة: بناء النموذج
بناءً على نوع المشروع الذي تعمل عليه، ستختار نوع النموذج المناسب (شبكة عصبية، شجرة قرارات، إلخ).
على سبيل المثال، لبناء نموذج بسيط للانحدار الخطي:Python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()

الخطوة الثامنة: تدريب النموذج
قم بتدريب النموذج على البيانات التي قمت بتحميلها:Python
model.fit(X_train, y_train)

الخطوة التاسعة: تقييم النموذج
قم بتقييم أداء النموذج على مجموعة بيانات الاختبار:Python
y_pred = model.predict(X_test)

الخطوة العاشرة: حفظ النموذج
يمكنك حفظ النموذج المدرب لاستخدامه في المستقبل:Python
import joblib
joblib.dump(model, ‘my_model.pkl’)

ملاحظات هامة:

الموارد: Google Colab يوفر لك وصولاً مجانيًا إلى وحدات معالجة الرسومات (GPUs)، مما يجعله مثاليًا لمشاريع التعلم العميق.
المكتبات: هناك العديد من المكتبات الأخرى التي يمكنك استخدامها في مشاريعك، مثل Keras وPyTorch.
التوثيق: استخدم توثيق المكتبات المختلفة للتعرف على الوظائف المتاحة لك.
المجتمع: هناك مجتمع كبير من مستخدمي Colab يمكنك الاستفادة منه للحصول على المساعدة وحل المشكلات.
مشاريع بسيطة للبدء:

التنبؤ بسعر المساكن: بناء نموذج للتنبؤ بسعر منزل بناءً على مساحته وعدد الغرف وموقعه.
تصنيف الصور: بناء نموذج لتصنيف الصور إلى فئات مختلفة (مثل القطط والكلاب).
تحليل النصوص: بناء نموذج لتحليل مشاعر النصوص (إيجابية، سلبية، محايدة).
موارد إضافية:

دورة TensorFlow على Coursera: تقدم دورة شاملة في التعلم العميق باستخدام TensorFlow.
دورة Fast.ai: تقدم دورة عملية لتعلم التعلم العميق بسرعة.
Kaggle: منصة رائعة للمشاركة في مسابقات التعلم الآلي والتعلم من مشاريع الآخرين.
تذكر: التعلم الآلي هو مجال واسع ومتطور باستمرار. لا تتردد في البحث عن المزيد من المعلومات والموارد لتعزيز معرفتك.