السلام عليكم ورحمة الله... معاكم Kaito :)

مرحبا بيكم فالنهار الثاني ديال سلسلة 30 يوم من التعلم الآلي..

اليوم غندويو على الاشكال اللي كاينين فهاد التعلم الالي، غنشوفو الفرق بيناتهم و فين كنخدمو كل وحدة..

التعلم الآلي فيه وفيه، وكينقسم ل 3 أشكال (كاين اللي كيقسمو ل 4 ولكن بالاجماع كاين 3):

• التعلم تحت اشراف (supervised learning)

• التعلم بدون اشراف (unsupervised learning)

• التعليم المعزز (reinforcement learning)

نبداو بالاولى: التعلم تحت اشراف؟

كيفاش البلان؟

فهاد النوع كنعطيو للحاسوب بيانات معروفين، ومن خلالهم كيتعلم باش يتوقع نتائج ويعرف نوعية البيانات الجداد.

اجي..

تفكرتي شي حاجة هنا؟

شفنا هاد القضية فشي بلاصة.. لا؟

اييه.. هاد النوع هو اللي شفنا البارح، مع المثال ديال المشاش والكلاب..

هذا هو منين جات كلمة إشراف، يعني انا كنعلمو بلي راه هادا مش وهذا كلب باش من بعد فاش نوريه صورة جديدة يعرف انطلاقا من دكشي اللي وريت ليه

ملي كتخدم التعلم الالي باش تميز حاجة على حاجة اخرى هادا كيتسمى التصنيف classification وهو نوع من انواع التعلم تحت اشراف..

كاين واحد النوع اخر سميتو الانحدار regression, هاد النوع كيعني التوقع بالكمية (يعني دوك التسميات او labels مكيبقاوش كتابة بالحروف ولكن كيكونو عبارة عن اعداد او قيم اللي كتكون مستمرة)

مفهمتيش؟ غنعطيك مثال بسيط..

تخيل معايا بغينا نشريو شي دار (فالضحى اولا السعادة اللي كان)،

وديجا عندنا شي بركة ديال معلومات على شي ديور (بحال الحجم والبلاصة وشحال من بيت فيها…) وعندنا حتى الاثمنة ديالهم..

وفاش قلنا البائع كيفاش باغين الدار تكون، عطانا واحد الثمن.. وجانا شوية ماهواش.. ولكن معندناش شي دليل… وكيما كيقولو:

Talk is cheap, show me the data

اذن باش نتفاداو النصب والاحتيال، غيخصنا نعرفو ونتوقعو الثمن ديال هاد الدار بناء على المعلومات والبيانات اللي عندنا..

فهاد الحالة التصنيف classification مغيكونش خدام لينا، حيث دكشي اللي بغينا نتوقعو عبارة عن عدد (ماشي سمية بحال "مش" او "كلب") والاعداد تحسب حتى تعيا عمرك تسالي…

اذن هنايا غيخصنا نمشيو نديرو الانحدار regression, فين كيشد البيانات ديال الدار والاثمنة ديالهم وكيتعلم منهم باش فالاخر ملي نعطيو بيانات ديال الدار الجديدة يعطينا الثمن المتوقع ليها..

اذن سالينا مع التعلم تحت اشراف!

شناهو التعلم بدون اشراف؟

التعلم بدون اشراف هو بحال ايلا قلتي كتعلم لراسك بلا متحتاجش استاذ يقريك..

كنعطيو للحاسوب بيانات ما مسميينش unlabeled data، وكيحاول يلقا شي انماط اولا شي بنية فدوك البيانات غير بوحدو،

فالمثال ديال المش والكلب، بلاصة منقوليه فالاول بلي هادا مش وهدا كلب، كنعطيه تصاور غا هكاك و كتقوليه ضبر راسك انا مغنقولش ليك والو لقا ليا انماط،

هو غيبقا يشوف ويتعلم من دوك التصاور غير بوحدو غيحاول يخرج شي حاجة منهم ويجمع تصاور اللي بان ليه راه مشاش فبلاصة، وتصاور ديال الكلاب فبلاصة اخرى، بلا منقولو ليه شنو كاين فكل بلاصة..

وهاد اللعيبة كتسمى clustering او التجميع اللي كيجمع بيها نقاط البيانات اللي كيتشابهو..

(كاينين اشكال اخرين من unsupervised learning غنتطرقو ليهم من بعد.. غير stay tuned)

و اخر قسم من اقسام التعلم الآلي هو التعلم المعزز او

reinforcement learning

هاد النوع شويا مختلف، هو كيتعلم من خلال طريقة trial and error, يعني كيجرب ويغلط ويصحح ويجرب ويغلط ويصحح ويجرب ويغلط…

(صافي كثرت شوية سموحات)

هاد الطريقة كتعلم عبر زيادة المكافأة فواحد الموقف معين، دكشي داير بحال شي لعبة game.

كنعطيو للحاسوب ديالنا واحد الهدف (ناخدو كمثال الهدف هو نربحو شي طرح فالشطرنج) وهو كيبقا يتعلم كيفاش يوصل لداك الهدف من خلال التجارب المتكررة..

وفكل خطوة كيدير ايلا كانت قريبة للهدف كياخذ مكافأة،

وايلا غلط كاياخد عقوبة،

ومن دوك المكافآت والعقوبات كيتعلم الخطوات اللي غيدير باش يحاول ما أمكن انه يزيد من المكافآت وينقص من العقوبات..

دبا غتسول راسك..

باش غادي نعرف اشمن نوع غيخصني نخدم بيه؟

الجواب هو: على حسب..

على حسب الموضوع اللي نتا خدام عليه والبيانات اللي عندك.

ايلا عندك بيانات عندهوم سمية وتصنيف وعارف كل حاجة شناهيا. وبغيتي تخرج توقعات .. خدم ب supervised learning

ايلا عندك داتا ممسمياش unlabeled وبغيتي تلقا انماط patterns.. خدم ب unsupervised learning

ايلا عندك هدف وبغيتي الحاسوب ديالك يتعلم كيفاش يوصل ليه، خدم ب reinforcement learning

قبل منساليو غندوي على واحد البلان اللي حير ولا زال يحير الناس اللي عاد باديين (واللي حيرني حتا انا ومخلانيش نبدا الضومين مزيان وبكري)

وهو: واش ضروري نكون عندي مع الرياضيات باش نفهم هدشي؟

فالكوميونيتي ديال الذكاء الاصطناعي كتنتاشر ديما واحد صورة نمطية شائعة بلي راه هدشي عامر بالمعادلات والخوارزميات ودكشي كثير ومعقد..

غنقوليك بصح اش كاين..

هو مزيان يكون عندك باگاج ديال الماط حيث غيعاونك باش التعلم الالي يكون اكثر كفاءة فالنتائج اللي عيعطي فالاخر..

ولكن!!! ولكن!!

الماط ماشي شرط أساسي باش تبدا..

كاينين بزاف ديال الادوات والمكتبات اللي كتخليك تخدم بتقنيات التعلم الالي غير فجوج سطورا بلا ميكون عندك فهم عميق للرياضيات..

كواحد يلاه بادي من الاحسن انك تفهم الاستعمال والخدمة ديال هاد التقنيات وتطبقهم،

شوية بشوية ملي تكون مرتاح مع التعلم الالي، ديك الساعة تقدر تعمق وتشوف الماط اللي كاين مورا دكشي..

(ختاريتي ديك الطريق الله يسهل عليك)

دبا عرفنا شنو هدشي كامل.. ولكن كيفاش خدام؟ هدشي غنشوفوه في ايام اخرى مخصصة كثر في شرح مفصل ان شاء الله…

نتلاقاو فايمايل اخر غدا!

كنتمنى تكونو استافدتو.. ايلا عندكم شي تساؤل اولا مشرحتش شي حاجة مزيان، غير صيفط ليا رد فهاد المايل نيت..

— Kaito

ملاحظات:

• شكرا بزاف على التفاعل ديالكم فالنهار الأول من 30 يوم من الذكاء الاصطناعي.. راكم ناضيين..

  
  

• لمحبي الكتب ايلا كنتو باغي تعلمو من الصفر الى الاحتراف وتخدمو على مشروع حقيقي فنفس الوقت وتطلقو يديكم شوية..

  كنقتارح عليكم هاد الكتاب واعر (انا مرة مرة كنرجع ليه)

  
  

  و تقدرو تقراوه فابور هنايا

  
  

  

  
  

  • هادو مصادر اللي اعتمدت عليهم:

    datascience_bdarija , ML 101 by Taha Bouhsine