للمبتدئين في مجال تعلم الآلة Machine Learning

دليل شامل لكيفية البدأ في مجال تعلم الآلة عبر لغة البرمجة بايثون Python

دليل للمبتدئين في مجال تعلم الآلة عبر لغة البرمجة

Python

إن مجال تعلم الآلة (Machine Learning) أو ما يرمز له إختصارا (ML) بما هو مجال فرعي ضمن المجال الأوسع و هو مجال الذكاء الإصطناعي (Artificial Intelligence) المختصر بالرمز (AI) أصبح ذا أهمية منذ وقت ليس بالبعيد، و لأن الذكاء الإصطناعي عموما يمثل تقنية المستقبل التي يهتم بها العالم لكونها أداة التحول الرقمي الذي يغير عالمنا بسرعة فإن التخصص في هذا المجال و تعلم أساسياته يعتبر أمرا رائعا و يوفر فرصة ذهبية لمهنة جذابة و قيّمة

و حتى إن كنت لا تتمتع بخبرة واسعة في الرياضيات و البرمجة فهذا الأمر لا يمنعك من التوجه نحو مجال تعلم الآلة Machine Learning و إتقانه لأن أهم عنصر من عناصر التميز في هذا المجال هو إهتمامك و عزيمتك في التعلم التي تمثل الحافز لإستيعاب و تعلم كل تلك الأشياء

في هذا المقال سنقدم لك دليلا شاملا للمبتدئين يمكن من خلال دخول غمار التعلم الآلي و من ثم التعمق في مجال الذكاء الإصطناعي عبر لغة البرمجة بايثون Python و الذي سيساعدك لحذق و إتقال هذا العلم، متابعة طيبة

لمذا يجب تعلم لغة بايثون Python كمنطلق لمجال تعلم الآلة ؟

إن الوصول إلى مرحلة يصبح فيها الشخص مبرمجا ماهرا و ذا قدرات عالية في التشفير يتطلب بلا شك إتقان لغات برمجة مختلفة و تعلم الكثير من الأشياء في مجال التكويد و التشفير و البرمجة عموما

لكن بالنسبة لتعلم الآلة (Machine Learning) و علم البيانات فمن الجيد إلى حد كبير إتقان لغة ترميز واحدة على الأقل و إستخدامها بجدارة لتكون قادرا على إتقان هذا المجال و خوض رحلة ناجحة فيه و ليس عليك مع ذلك أن تكون عبقريًا في البرمجة، لكنه من الضروري أيضا إختيار لغة الترميز المناسبة من البداية، لأن إختيارك سيحدد مستقبلك في هذه الخطوة، يجب أن تفكر بشكل إستراتيجي و ترتب الأولويات بشكل صحيح و لا تقضي وقتًا في الأمور غير الضرورية، و بالنسبة للمبتدئين فلغة البرمجة بايثون Python هي الخيار الأمثل الذي سيساعدهم على التقدم في مجال تعلم الآلة (Machine Learning) و علم البيانات (Data Science)

مميزات لغة البرمجة بايثون Python

إن من بين ما تمتاز به لغة البرمجة بايثون Python هو سهولتها و بديهيتها، كما أنها تمتاز بكونها لغة ضيقة الحدود ما يقلل من الوقت و الجهد في أعمال التشفير و الترميز (التكويد)

إضافة إلى ذلك فإن "خط المكتبة" (Library Line) و تسمى أيضا "الأطر" (Frameworks) الخاص بلغة البرمجة بايثون Python يتميز بأنه كامل المواصفات و هو ما يساعدك في التدرج سريعا نحو إتقانها و يقلل بشكل كبير الوقت اللازم للحصول على نتائجك الأولى

نظرة عامة : أول ما يجب عليك معرفته حول مجال تعلم الآلة Machine Learning

بداية يجب إدراك أن التعلم الآلي هو التعلم على أساس الخبرة، إذ يمكن برمجة أجهزة الكمبيوتر من خلال توفير المعلومات التي يتم تدريبها حتى يتمكن برنامج التعلم الآلي إكتساب الخبرة بناءً على التجارب و المعلومات يتدرب عليه و بالتالي يكتسب القدرة على تحديد العناصر أو خصائصها بإحتمال كبير

من بين أول النقاط التي يجب عليك معرفتها حول مجال تعلم الآلة Machine Learning هو أن هذا المجال يشتمل على مراحل مختلفة يمكن ترتيبها كالتالي :

• جمع البيانات

• فرز البيانات

• تحليل البيانات

• تطوير الخوارزمية

• فحص الخوارزمية المتولدة

• إستخدام الخوارزمية للحصول على مزيد من الإستنتاجات

و للبحث عن الأنماط المختلفة يتم إستخدام خوارزميات مختلفة للتعلم الآلي حيث يمكن تقسيمها إلى قسمين (مجموعتين) :

تعلم غير خاضع للإشراف (Unsupervised learning)

تعلم خاضع للإشراف (Supervised learning)

التعلم غير الخاضع للإشراف

و من خلاله يتلقى الجهاز مجموعة من بيانات الإدخال (input data) فقط، و من ثم فإن الجهاز متروك لتحديد العلاقة بين البيانات المدخلة و أي بيانات إفتراضية أخرى و ذلك خلافا للتعلم الخاضع للإشراف حيث يتم تزويد الآلة ببعض بيانات التحقق للتعلم أما التعلم المستقل غير الخاضع للرقابة يعني أن الكمبيوتر نفسه سيجد أنماطًا و علاقات بين مجموعات البيانات المختلفة كما يمكن تقسيم التعلم غير الخاضع للإشراف إلى مجموعات أخرى فرعية

التعلم الخاضع للإشراف

يتضمن التعلم الخاضع للإشراف قدرة الكمبيوتر على التعرف على العناصر بناءً على العينات المقدمة حيث يقوم الكمبيوتر بدراستها و تطوير القدرة على التعرف على البيانات الجديدة بناءً على تلك العينات

على سبيل المثال، يمكنك تدريب جهاز كمبيوتر ما على تصفية رسائل البريد العشوائي إستنادًا إلى المعلومات التي تم تلقيها مسبقًا

و بشكل عام، يجب على الشخص الذي يعمل في مجال الذكاء الإصطناعي (Artificial Intelligence) و تعلم الآلة (Machines Learning) و علم البيانات (Data Science) إتقان مستوى أدنى من مهارات الرياضيات التي تستوجبها لغة البرمجة بايثون Python، نعم لا يستوجب الأمر على كل مهتم أو عامل في هذا المجال أن يكون متعمقا و حائزا على شهادات عليا في الرياضيات و لكن يمكنه أخذ بعض الدروس حتى يفهم و يتعلم موضوعات بايثون Python المتقدمة للرياضيات و الإحصاء بشكل أسرع

يمكن للشخص المهتم أو العامل بمجال "تعلم الآلة" (Machine Learning) تعلم الرياضيات اللازمة للتحليل و التعلم الآلي في ثلاثة محاور أساسية و هي :

• الجبر الخطي لتحليل البيانات (Linear algebra)
مثل تعلم العددية (Scalars) و المتجهات (Vectors) و المصفوفات (Matrix) و جبر الموترات (Tensors)
و لأن التعلم الآلي غالبا ما يعمل مع البيانات عالية الأبعاد (البيانات ذات المتغيرات المتعددة) فإن دراسة مجال تعلم الآلة يتطلب كثيرا معرفة العمل على المصفوفات (Matrix)

• التحليل الرياضي (Mathematical Analysis)
بما في ذلك المشتقات (Derivatives) و التدرجات (Gradients)
التحليل الرياضي مهم في مجال تعلم الآلة خاصة في مشاكل التحسين

• تدرج النسب (Gradient descent)
و التي تساعد في بناء شبكة عصبية بسيطة من الصفر في لغة بايثون Python إذ أن أحد أفضل الطرق لتعلم الرياضيات في مجال التحليل و التعلم الآلي هو بناء شبكة عصبية بسيطة من نقطة الصفر في لغة بايثون حيث يتم إستخدام الجبر الخطي لتمثيل الشبكة و التحليل الرياضي لتحسينها

إقرأ أيضا في نفس الموضوع مذا تعرف عن تعلم الآلة ؟

تعلم بناء الجملة الأساسية في لغة بايثون Python

إن بناء الجملة يعتبر أساسيا في لغة البرمجة بايثون Python و لكن المهتم و المبتدئ في مجال تعلم الآلة يجب عليه التركيز على حفظ و فهم أساسيات بناء الجملة (كتابة الكود) في بايثون (Python Basic Syntax) إلى جانب التمرن على التطبيق و الممارسة حتى يكون تدرجه في التعلم سليما

من المهم التأكيد على أن تعلم بناء الجملة الأساسية في بايثون ممكنة عبر الكتب الإلكترونية و الدروس و الدورات المجانية عبر الإنترنت و حتى دون الإستعانة بمختص في هذا المجال، أهم شيء على المهتم و المبتدئ إكتسابه هو العزيمة و الرغبة الحقيقية في التعلم

التعرف على مكتبات تحليل البيانات الرئيسية

توجد العديد من المكتبات (الأطر) في لغة البرمجة بايثون Python و التي يمكن تضمينها في البرنامج و الإستفادة من المهام الإضافية التي تقدمها تلك المكتبات في التطبيق البرمجي ما يجعله أكثر فعالية و قدرة على القيام بالمهام المطلوبة

و يقصد بالمكتبة مجموعة من ملفات الأكواد البرمجية و الملفات المساعدة التي يمكن تضمينها ضمن الكود البرمجي و التي قام بكتابتها مجموعة من المطورين و جعلها متاحة للجميع حيث يمكن الإستفادة منها في تنفيذ بعض المهام في التطبيق البرمجي و إتاحة إمكانيات إضافية للتطبيق عبر تلك المكتبات

و بذلك تمثل المكتبات مجموعة من الوظائف و الكائنات الجاهزة التي يمكنك إستيرادها إلى البرنامج النصي (البرمجي)

أهم المكتبات البرمجية في لغة بايثون Python و التي تحتاجها في تعلم الآلة

تتوفر مكتبات برمجية عديدة يمكن إستخدامها في لغة البرمجة بايثون Python سنذكر فيما يلي أهمها :

مكتبة NumPy

و هي مكتبة مهمة للمبتدئين و المحترفين، كما أنها تساعد على العمل بالمصفوفات (Matrix) متعددة الأبعاد إضافة إلى توفيرها لوظائف مثل عمليات الجبر الخطي و التحليلات العددية

مكتبة Pandas

تعتبر مكتبة Pandas أداة معروفة و عالية الأداء لتقديم إطارات البيانات، باستخدامها يمكنك تحميل البيانات من أي مصدر تقريبًا و حساب العديد من الوظائف و إنشاء معلمات جديدة و هي مهمة لمن يعمل في هذا المجال

مكتبة Matplotlib

و هي مكتبة مرنة و سهلة لإنشاء الرسوم البيانية (كالمخططات الرياضية أو المخططات الإحصائية) و التصور

مكتبة Scikit-learn

تعتبر هذه المكتبة البرمجية من بين أهم المكتبات في لغة بايثون حيث أنها تنفذ مجموعة واسعة من خوارزميات التعلم الآلي و تجعلها مريحة لتوصيلها إلى التطبيقات الفعلية

كما أنها تمكن من إستخدام مجموعة كبيرة من الوظائف مثل الإنحدار و التجميع و إختيار النموذج و المعالجة المسبقة و التصنيف و غير ذلك

يوجد مكتبات أخرى كثيرة نذكر منها مكتبة Requests و مكتبة Pluggy و مكتبة Scappy و مكتبة Beautiful Soup و مكتبة SQLAlchemy و مكتبة Pygame و مكتبة pyGtk و غيرها

تطوير المشاريع (هيكلة المشاريع) Structuring Projects

بمجرد إتقان بناء الجملة الأساسية في لغة بايثون و إستكشاف أساسيات المكتبات البرمجية يمكنك بالفعل البدء في إنشاء المشاريع بنفسك

بفضل المشروعات ستتمكن من التعرف على الأشياء الجديدة بالإضافة إلى إنشاء محفظة لأعمالك ما يجعلك تتدرج شيئا فشيئا نحو إنشاء برامج مكتملة في مجال تعلم الآلة

في هيكلة المشاريع ضمن لغة بايثون يقصد بالقرارات، القرارات التي تتخذها بشأن الطريقة التي يحقق بها مشروعك هدفه، فمن الناحية العملية تعني كلمة "بنية" جعل الشفرة نظيفة بحيث يكون منطقها و تبعياتها واضحًا و كذلك كيفية تنظيم الملفات و المجلدات في نظام الملفات ضمنها

إن العناصر الأساسية في مرحلة الهيكلة و التي تفرض الهيكل لمشروعك هي الوحدة النمطية للتطبيق البرمجي إضافة إلى

أنظمة الإستيراد في بايثون Python لأنها ما سيقوم عليه التخطيط (الهيكلة) و التي تمثل الشكل الذي سيبدو عليه المنتج (البرنامج) النهائي

لمذا يعتبر مجال تعلم الآلة مهمّا ؟

أخيرا لا يمكن إيجاد قول يمكنه تحفيز الآخرين بضرورة التعلم و الإهتمام بالمجالات الرائعة و المستقبلية من قبيل علم البيانات و تحليلها و مجال الذكاء الإصطناعي و ما يرتبط به من التعلم الآلي و التعلم العميق و غير ذلك سوى حقيقة أن المعرفة لا حدود لها، و مهما بدى لك الأمر صعبا أو مكلفا أو غير محفز لكثرة المختصين في مجال من المجالات أو عدم يقينك من الوصول إلى درجة الإحتراف فيه فإن الأمر في الواقع أبسط من ذلك بكثير !

و لأن المستقبل سيرسمه مجال الذكاء الإصطناعي (AI) و تعلم الآلة (Machine Learning) فإنه من المهم إقبالك على تعلم فنون هذه المجالات و إتقانها و الإحتراف فيها حتى تصل إلى إكتساب أهلية تمكنك من العمل في هذا المجال الممتع و المستقبلي .