تم تعريف التعلم الآلي في عام 1959 من قبل آرثر صموئيل على أنه "مجال الدراسة الذي يمنح أجهزة الكمبيوتر القدرة على التعلم دون أن تتم برمجتها بشكل واضح". تهدف برمجة التعلم الآلي باستخدام برنامج Python EITC/AI/MLPP إلى تقديم أساسيات التعلم الآلي (بما في ذلك الفهم الأساسي للنظرية) مع التركيز على البرمجة باستخدام Python. باستثناء النظرية ، فإنه يغطي التطبيقات جنبًا إلى جنب مع الجوانب النظرية والعملية لخوارزميات التعلم الآلي الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف والتعلم العميق. يغطي البرنامج الانحدار الخطي ، والجيران الأقرب من K ، وآلات المتجهات الداعمة (SVM) ، والتجميع المسطح ، والتكتل الهرمي ، والشبكات العصبية. يتضمن المفاهيم الأساسية للخوارزميات المعنية والمنطق وراءها. كما يغطي مناقشة تطبيقات الخوارزميات في البرمجة باستخدام مجموعات بيانات حقيقية نموذجية جنبًا إلى جنب مع الوحدات (مثل Scikit-Learn). سيغطي البرنامج أيضًا تفاصيل كل من الخوارزميات من خلال تنفيذ هذه الخوارزميات في الكود ، بما في ذلك الرياضيات المعنية مع نظرة ثاقبة حول كيفية عمل الخوارزميات بالضبط ، وكيف يمكن تعديلها ، وما هي خصائصها ، بما في ذلك المزايا والعيوب. تعد الخوارزميات المتضمنة في التعلم الآلي بسيطة نوعًا ما (بشرط ضرورة القياس لمجموعات البيانات الكبيرة) ، وكذلك الرياضيات التي تعتمد عليها (الجبر الخطي).
المصادر المرجعية للمناهج
توثيق بايثون
https://www.python.org/doc/
تصدر بايثون التنزيلات
https://www.python.org/downloads/
دليل بايثون للمبتدئين
https://www.python.org/about/gettingstarted/
دليل بايثون ويكي للمبتدئين
https://wiki.python.org/moin/BeginnersGuide
W3Schools Python دروس تعلم الآلة
https://www.w3schools.com/python/python_ml_getting_started.asp
قم بتنزيل المواد التحضيرية الكاملة للتعلم الذاتي دون الاتصال بالإنترنت لبرنامج EITC/AI/MLP للتعلم الآلي باستخدام Python في ملف PDF
المواد التحضيرية لـ EITC/AI/MLP - الإصدار القياسي
المواد التحضيرية لـ EITC/AI/MLP - نسخة موسعة مع أسئلة المراجعة