خارطة طريق التعلم العميق : خطوة بخطوة

هل تبحث عن خارطة طريق للتعلم العميق خطوة بخطوة؟ … إذا كانت الإجابة بنعم، فهذه المقالة مناسبة لك. ستوفر هذه المقالة خارطة طريق كاملة للتعليم العميق من البداية. إلى جانب ذلك، ستجد أيضًا بعض أفضل الموارد لتعلم مفاهيم التعلم العميق.

قبل أن أناقش خارطة طريق التعلم العميق، دعنا نرى المهارات المطلوبة للتعلم العميق-

أصبح التعلم العميق شائعًا يومًا بعد يوم. إن معرفة التعلم العميق مهم أيضًا إلى جانب التعلم الآلي.

لذلك، لتعلم التعلم العميق، يجب أن تكون لديك المهارات الست التالية-

1. مهارات الرياضيات.
2. مهارات البرمجة.
3. مهارات هندسة البيانات.
4. معرفة تعلم الآلة.
5. معرفة خوارزميات التعلم العميق.
6. معرفة أطر التعلم العميق.

الآن، دعنا ننتقل إلى خارطة طريق التعلم العميق خطوة بخطوة:

الخطوة 1: صقل مهاراتك في الرياضيات Brush-Up Your Math skills.

الخطوة الأولى أو المهارة في التعلم العميق هي المهارات الرياضية. يساعدك على فهم كيفية عمل خوارزميات التعلم العميق والتعلم الآلي. في الرياضيات، يجب أن تتعلم المواد التالية:

• الاحتمالية والإحصاء.
• الجبر الخطي.
• حساب التفاضل والتكامل.

الآن، دعنا نرى كيف ستساعدك معرفة كل هذه الموضوعات في التعلم الآلي والتعلم العميق. ولكن قبل ذلك، دعني أوضح شيئًا واحدًا ، ألا تعتقد أنه يمكنك القفز مباشرة إلى التعلم العميق دون تعلم التعلم الآلي. لهذا السبب أناقش جميع المهارات المطلوبة للتعلم العميق وكذلك التعلم الآلي.

أ) الاحتمالية والإحصاء:

على الأرجح ، هناك نظرية بايز. يستخدم هذا في خوارزمية Naive Bayes لتصنيف بياناتنا. التالي هو التوزيع الاحتمالي. سيساعدك هذا على تحديد مدى تكرار حدث ما. يجب أن تتعلم أيضًا كيفية عمل اختبار أخذ العينات والفرضيات.

ب) الجبر الخطي:

في الجبر الخطي، هناك نوعان من المفاهيم الرئيسية المستخدمة في التعلم العميق والتعلم الآلي – المصفوفات والمتجهات. كلاهما يستخدم على نطاق واسع في التعلم العميق. تستخدم المصفوفات في التعرف على الصور. الصورة التي تستخدمها للتعرف على الصور تكون في شكل مصفوفات.

يعمل نظام التوصية الذي تراه في Amazon و Netflix بالفعل على المتجه. هذا المتجه هو متجه سلوك العميل.

ج) حساب التفاضل والتكامل:

في حساب التفاضل والتكامل، لديك حساب التفاضل والتكامل. أنها تساعد على تحديد احتمالية الأحداث. على سبيل المثال، في إيجاد الاحتمال اللاحق في خوارزمية Naive Bayes.

الخطوة 2: تعلم لغة البرمجة Learn Programming Language.

تحتاج إلى تطوير مهارات برمجة جيدة إذا كنت تريد أن تصبح خبيرًا في التعلم العميق. هناك الكثير من لغات البرمجة المتاحة، يمكنك الاختيار من بينها. لغات البرمجة الأكثر استخدامًا في التعلم العميق هي:

1. Python.
2. R.
3. C.
4. Java.

لكن Python وR هما أكثر لغات البرمجة ملاءمةً للتعلم العميق والتعلم الآلي. أود أن أقترح عليك تعلم Python أو R.

لذا، إذا كنت مبتدئًا، فإنني أوصيك بتعلم لغة بايثون.

الخطوة 3: تعلم تهيئة البيانات Learn Data Wrangling

يجب أن يكون لديك بعض مهارات تهيئة البيانات. يعمل التعلم العميق على كمية هائلة من البيانات. لذلك، يجب أن تكون لديك معرفة بالتعامل مع هذه البيانات. تتضمن مهارات تهيئة البيانات ما يلي:

أ) المعالجة المسبقة للبيانات: تتطلب المعالجة المسبقة للبيانات الخطوات التالية:

• تنظيف Cleaning.
• تفسير Parsing.
• تصحيح Correcting.
• تعزيز Consolidating.

ب) ETL (الاستخراج Extraction والتحويل Transformation والحمل Load):

يجب أن تعرف كيفية استخراج البيانات من الإنترنت أو من خادم محلي. أنت بحاجة إلى معرفة كيفية تحويل البيانات. يعني التحول تحويل بياناتك إلى تنسيق مناسب ومقبول. يتم تحميل التالي، لذلك عليك معرفة كيفية تحميل البيانات في برنامجك.

ج) المعرفة بقاعدة البيانات:

التعلم العميق هو كل شيء عن البيانات، لذلك يجب أن يكون لديك معرفة بقاعدة البيانات. يجب أن يكون لديك معرفة بـ MySql و Oracle Database و NoSql.

الخطوة 4: تعلم مفاهيم تعلم الآلة.

المهارة التالية الأكثر أهمية هي تعلم خوارزميات التعلم الآلي. لأنه من أجل تعلم التعلم العميق، يجب أن يكون لديك معرفة أساسية بخوارزميات التعلم الآلي. تعلم على الأقل بعض خوارزميات التعلم الآلي الشائعة. على سبيل المثال:

• Naive Bayes.
• Support Vector Machine.
• K nearest Neighbour.
• Linear Regression.
• Logistic Regression.
• Decision Tree.
• Random Forest.
• K means Clustering.
• Hierarchical Clustering.
• Apriori.

تندرج بعض هذه الخوارزميات في فئة التصنيف Classification، وبعضها في فئة التجميع Clustering.

في التصنيف، هناك فئتان: التصنيف classification والانحدار regression. تصنف خوارزميات التصنيف البيانات إلى فئات مختلفة، بينما يتنبأ الانحدار بقيمة البيانات.

في التجميع، يتم تقسيم البيانات إلى كتل cluster مختلفة بناءً على سمات متشابهة معينة.

الخطوة 5: تعلم خوارزميات التعلم العميق.

بعد خوارزمية التعلم الآلي، تحتاج إلى تعلم خوارزمية التعلم العميق. أكثر خوارزميات التعلم العميق شيوعًا وشعبية هي:

1. Artificial Neural Network.
2. Convolutional Neural Network.
3. Recurrent Neural Network.
4. Generative Adversarial Network.
5. Deep Belief Network.
6. Long Short Term Memory Network.

بمجرد أن تتعلم هذه الخوارزميات، يجب أن تتعلم كيفية:

1. حدد مشكلة.
2. اختر خوارزمية مناسبة لمشكلتك.
3. قم بإنشاء نموذج باستخدام خوارزميات واحدة أو أكثر.
4. قم بتحسين النموذج الخاص بك للحصول على أفضل دقة.

الخطوة 6: تعلم أطر التعلم العميق.

يجب أن يكون لديك معرفة بأطر التعلم العميق.

الأُطر الأكثر شيوعًا للتعلم العميق:

1. TensorFlow.
2. Theano.
3. scikit learn.
4. PyTorch.
5. Keras.
6. DL4J.
7. Caffe.
8. Microsoft Cognitive Toolkit.

الآن ، دعونا نناقش بعض أُطر العمل بالتفصيل:

أ) Tensorflow:

Tensorflow هو الإطار الأكثر استخدامًا في التعلم الآلي والتعلم العميق. إنها مكتبة برامج مفتوحة المصدر. يتم استخدامه للحساب العددي باستخدام الرسم البياني لتدفق البيانات.

ب) Theano:

يساعدك Theano على تحديد العمليات الرياضية وتحسينها وتقييمها. LASAGNE و BLOCKS و KERAS مكتبات شائعة.

ج) scikit Learn:

إنه مبني على أعلى المكتبات الموجودة مثل NUMPY و SCIPY و MATPLOTLIB. لقد بدأت كبرنامج GOOGLE SUMMER OF CODE ولديها الآن 23000 Github commit.

الخطوة 7: العمل على مشاريع التعلم العميق.

بمجرد أن تتعلم جميع مهارات التعلم العميق المطلوبة، ابدأ العمل في مشاريع التعلم العميق. كلما زاد عملك في المشاريع، كلما تعلمت أكثر.

سأناقش 8 أفكار لمشروع التعلم العميق للمبتدئين. ستساعدك هذه المشاريع على صقل مهارات التعلم العميق لديك وتعزيز سيرتك الذاتية. أود أن أقترح عليك اختيار مشروع من هذه القائمة والبدء في العمل على هذا المشروع.

1. تحديد سلالة الكلب.
2. الكشف عن الوجه.
3. الكشف عن أمراض المحاصيل.
4. تصنيف الصور باستخدام مجموعة بيانات CIFAR-10.
5. التعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد.
6. كشف اللون.
7. الرسوم المتحركة للصور في الوقت الحقيقي.
8. كشف النعاس عند السائق.

يمكنك أيضًا التحقق من هذه المقالة لمشاريع التعلم العميق: 8 أفكار مشاريع التعلم العميق للمبتدئين.

هذا كل شيء، فقط هذه المهارات مطلوبة لتصبح خبيرًا في التعلم العميق. تهانينا، إنها خطوتك الأولى نحو التعلم العميق.

لكن الشيء الأكثر أهمية هو الاستمرار في تحسين مهاراتك من خلال العمل على المزيد والمزيد من التحديات.

كلما تدربت أكثر زادت المعرفة بالتعلم العميق الذي ستكتسبه. لذلك بعد الانتهاء من هذه الخطوات لا تتوقف ، فقط ابحث عن تحديات جديدة وحاول حلها.

حان وقت الختام!

الاستنتاج

لقد ناقشت في هذه المقالة خارطة طريق التعلم العميق 2023 خطوة بخطوة. إذا كانت لديك أي شكوك أو استفسارات، فلا تتردد في طرحها في قسم التعليقات. أنا هنا لمساعدتك.

كل التوفيق في حياتك المهنية!

تعلم سعيد!