كم من الوقت يستغرق عادةً تعلم أساسيات التعلم الآلي؟
إن تعلم أساسيات التعلم الآلي هو مسعى متعدد الأوجه يختلف بشكل كبير اعتمادًا على عدة عوامل، بما في ذلك الخبرة السابقة للمتعلم في البرمجة والرياضيات والإحصاء، بالإضافة إلى كثافة وعمق برنامج الدراسة. عادةً، يمكن للأفراد أن يتوقعوا قضاء ما بين بضعة أسابيع إلى عدة أشهر في اكتساب فهم أساسي لمفاهيم التعلم الآلي.
يتضمن التعلم الآلي، وهو جزء من الذكاء الاصطناعي، تطوير خوارزميات تسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم من البيانات والتنبؤ بها أو اتخاذ القرارات بناءً عليها. هذا المجال واسع ومتعدد التخصصات، ويتطلب المعرفة في مجالات مثل الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل والاحتمالات والإحصاء وعلوم الكمبيوتر. بالنسبة لشخص جديد في هذه المجالات، قد يكون منحنى التعلم حادًا، ولكن بالتفاني والتعلم المنظم، يمكن تحقيقه بالتأكيد.
في البداية، يعد الفهم الأساسي للبرمجة أمرًا ضروريًا، حيث يتضمن التعلم الآلي تنفيذ الخوارزميات ومعالجة البيانات. تعد لغة Python اللغة الأكثر شيوعًا للتعلم الآلي نظرًا لبساطتها والمكتبات الواسعة المتاحة، مثل NumPy وpandas وscikit-learn وTensorFlow وPyTorch. إذا كان المتعلم متمكنًا بالفعل من Python، فقد يحتاج فقط إلى بضعة أيام إلى أسبوع للتعرف على هذه المكتبات على مستوى أساسي. بالنسبة لأولئك الجدد في البرمجة، قد يستغرق الأمر بضعة أسابيع إلى بضعة أشهر حتى يصبحوا مرتاحين مع Python ونظام التعلم الآلي الخاص بها.
الرياضيات هي عنصر حاسم آخر في التعلم الآلي. الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل مهمان بشكل خاص لأنهما يدعمان العديد من خوارزميات التعلم الآلي. على سبيل المثال، يعد فهم المصفوفات والمتجهات أمرًا مهمًا لفهم كيفية تمثيل البيانات ومعالجتها داخل الخوارزميات. وبالمثل، يعد حساب التفاضل والتكامل أمرًا أساسيًا لفهم تقنيات التحسين المستخدمة في نماذج التدريب، مثل الانحدار التدرجي. قد يحتاج المتعلم الذي يتمتع بخلفية قوية في هذه المجالات الرياضية إلى وقت قصير فقط لربط معرفته بتطبيقات التعلم الآلي. ومع ذلك، قد يحتاج أولئك الذين ليس لديهم هذه الخلفية إلى عدة أسابيع إلى أشهر من الدراسة لاكتساب الرؤى الرياضية اللازمة.
كما أن الإحصاء ونظرية الاحتمالات أمران حيويان، حيث يشكلان الأساس للعديد من مفاهيم التعلم الآلي، مثل اختبار الفرضيات والتوزيعات والاستدلال البايزي. هذه المفاهيم ضرورية لفهم كيفية قيام الخوارزميات بإجراء التنبؤات وكيفية تقييم أدائها. قد يستوعب المتعلمون الذين لديهم خلفية في الإحصاء هذه الأفكار بسرعة، بينما قد يحتاج آخرون إلى وقت إضافي لدراسة هذه الموضوعات.
بمجرد إنشاء المعرفة الأساسية في البرمجة والرياضيات والإحصاء، يمكن للمتعلمين البدء في استكشاف مفاهيم وخوارزميات التعلم الآلي الأساسية. ويشمل ذلك فهم التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم التعزيزي، وهي الأنواع الثلاثة الرئيسية للتعلم الآلي. يتضمن التعلم الخاضع للإشراف تدريب النماذج على البيانات المصنفة، ويُستخدم عادةً لمهام مثل التصنيف والانحدار. من ناحية أخرى، يتعامل التعلم غير الخاضع للإشراف مع البيانات غير المصنفة ويُستخدم غالبًا للتجميع وتقليل الأبعاد. يتضمن التعلم التعزيزي تدريب الوكلاء على اتخاذ القرارات من خلال مكافأة السلوكيات المرغوبة، ويُستخدم عادةً في البيئات الديناميكية.
غالبًا ما تبدأ رحلة المبتدئين في التعلم الآلي بالتعلم الخاضع للإشراف، نظرًا لطبيعته المنظمة ووفرة الموارد المتاحة. تشمل الخوارزميات الرئيسية التي يجب تعلمها الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي وأشجار القرار وآلات المتجهات الداعمة. كل من هذه الخوارزميات لها نقاط قوتها ونقاط ضعفها، وفهم متى وكيف يتم تطبيقها مهارة بالغة الأهمية. يمكن أن يساعد تنفيذ هذه الخوارزميات من الصفر، بالإضافة إلى استخدامها من خلال مكتبات مثل scikit-learn، في ترسيخ الفهم.
بالإضافة إلى التعرف على الخوارزميات، من المهم فهم عملية تدريب النماذج وتقييمها. ويتضمن ذلك تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار، واستخدام التحقق المتبادل لتقييم أداء النموذج، وضبط المعلمات الفائقة لتحسين دقة النموذج. بالإضافة إلى ذلك، يعد فهم المقاييس مثل الدقة والدقة والتذكر ودرجة F1 وROC-AUC أمرًا ضروريًا لتقييم أداء النموذج.
الخبرة العملية لا تقدر بثمن في تعلم التعلم الآلي. إن العمل على المشاريع، والمشاركة في المسابقات مثل تلك الموجودة على Kaggle، وتطبيق التعلم الآلي على مشاكل العالم الحقيقي يمكن أن يعزز الفهم والمهارة بشكل كبير. تسمح هذه الأنشطة للمتعلمين بمواجهة التحديات العملية وحلها، مثل التعامل مع البيانات المفقودة، وهندسة الميزات، ونشر النماذج.
بالنسبة لأولئك المهتمين باستخدام Google Cloud للتعلم الآلي، فإن الإلمام بمفاهيم الحوسبة السحابية مفيد. تقدم Google Cloud مجموعة من الخدمات والأدوات للتعلم الآلي، مثل Google Cloud AI Platform وTensorFlow على Google Cloud وBigQuery ML. إن فهم كيفية الاستفادة من هذه الأدوات يمكن أن يبسط تطوير ونشر نماذج التعلم الآلي، مما يسمح بالتوسع والتكامل مع خدمات السحابة الأخرى.
قد يختلف الجدول الزمني لتعلم هذه الأساسيات بشكل كبير. بالنسبة لشخص يدرس بدوام جزئي أثناء العمل أو الذهاب إلى المدرسة، فقد يستغرق الأمر عدة أشهر لبناء فهم قوي. أولئك القادرون على تكريس جهد بدوام كامل للتعلم قد يحققون ذلك في غضون أسابيع قليلة. ومع ذلك، من المهم أن ندرك أن تعلم التعلم الآلي هو عملية مستمرة. يتطور المجال بسرعة، والبقاء على اطلاع دائم بالتطورات والتقنيات الجديدة أمر ضروري لأي شخص يسعى إلى مهنة في هذا المجال.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud:
- ذكرتَ أنواعًا عديدة من الخوارزميات، مثل الانحدار الخطي وأشجار القرار. هل هذه كلها شبكات عصبية؟
- ما هي مقاييس تقييم أداء النموذج؟
- ما هو الانحدار الخطي؟
- هل من الممكن الجمع بين نماذج التعلم الآلي المختلفة وبناء الذكاء الاصطناعي الرئيسي؟
- ما هي بعض الخوارزميات الأكثر شيوعًا المستخدمة في التعلم الآلي؟
- كيفية إنشاء نسخة من النموذج؟
- كيفية تطبيق الخطوات السبع للتعلم الآلي في سياق مثال؟
- كيف يمكن تطبيق التعلم الآلي على بيانات تصاريح البناء؟
- لماذا تم إيقاف جداول AutoML وما الذي يخلفها؟
- ما هي مهمة تفسير الرسومات التي يرسمها اللاعبون في سياق الذكاء الاصطناعي؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning