خارطة طريق تعلم الآلة

خارطة طريق تعلم الآلة
الخطوة الأولى: استكشاف أساسيات التعلم الآلي
الخطوة الثانية: تعلم بايثون
الخطوة الثالثة: تعلم مكتبات بايثون الضرورية
الخطوة الرابعة: تعلم وتطبيق خوارزميات التعلم الآلي
الخطوة الخامسة: تعلم وتطبيق الشبكات العصبية
الخطوة السادسة: العمل على المشاريع
الملخص

في التعلم الآلي Machine Learning، نستخدم البيانات والخوارزميات لبناء أنظمة ذكية. في السنوات العشر القادمة، سوف تستكشف العديد من الوظائف الجديدة ذات الأجر المرتفع والتي تتطلب منك التعرف على التعلم الآلي. لذا فإن الوقت الذي ستقضيه اليوم في تعلم التعلم الآلي لن يضيع أبدًا. لذلك، إذا كنت تبحث عن خارطة طريق كاملة يمكنك اتباعها لتعلم الآلة، فهذه المقالة مناسبة لك. في هذه المقالة، سوف آخذك من خلال خارطة طريق التعلم الآلي مع جميع موارد التعلم التي يمكنك اتباعها لتكون خبيرًا في التعلم الآلي.

إليك خارطة طريق كاملة يمكنك اتباعها لتعلم تعلم الآلة خطوة بخطوة:

استكشاف أساسيات التعلم الآلي.
تعلم لغة بايثون.
تعلم مكتبات بايثون الضرورية.
تعلم وتنفيذ خوارزميات التعلم الآلي.
تعلم وتنفيذ الشبكات العصبية.
العمل في المشاريع.

دعنا الآن نستكشف كل خطوة في خريطة الطريق واحدة تلو الأخرى.

الخطوة الأولى: استكشاف أساسيات التعلم الآلي

عندما نبدأ في تعلم قيادة السيارة، فإننا نتعرف على مكوناتها وأنواعها وقواعدها لقيادة السيارة. بنفس الطريقة، تحتاج إلى استعراض جميع أساسيات التعلم الآلي لمعرفة ما أنت على وشك أن تتعلمه ومقدار ما عليك أن تتعلمه.

فيما يلي بعض من أفضل المصادر لتعلم أساسيات التعلم الآلي:

Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms (كتاب)

Mathematics for Machine Learning (كتاب)

Machine Learning Crash Course by Google Developers

الخطوة الثانية: تعلم بايثون

الخطوة التالية في خارطة طريق التعلم الآلي هي تعلم لغة بايثون. بايثون هي واحدة من أفضل لغات البرمجة للحسابات الرقمية والعمل مع البيانات. ستجد العديد من الفرص في مجال التعلم الآلي كمطور لغة بايثون.

فيما يلي بعض من أفضل المصادر لتعلم بايثون:

Complete Python Course by Tech with Tim (يوتيوب)

Python Course by Freecodecamp (يوتيوب)

الخطوة الثالثة: تعلم مكتبات بايثون الضرورية

بعد تعلم بايثون، فإن الخطوة التالية في خارطة طريق التعلم الآلي هي تعلم مكتبات بايثون الضرورية التي تحتاجها أثناء العمل مع البيانات وتنفيذ التعلم الآلي باستخدام بايثون.

فيما يلي مكتبات بايثون الضرورية التي تحتاج إلى تعلمها من أجل التعلم الآلي:

الخطوة الرابعة: تعلم وتطبيق خوارزميات التعلم الآلي

تتمثل الخطوة التالية في خارطة طريق التعلم الآلي في تعلم خوارزميات التعلم الآلي وتنفيذها باستخدام بايثون.

فيما يلي بعض أهم خوارزميات التعلم الآلي التي تحتاج إلى تعلمها:

Linear Regression

Logistic Regression

Passive Aggressive

Naive Bayes

Support Vector Machines

Decision Trees

K-Nearest Neighbors

Random Forests

K-Means

DBSCAN

PCA

Kernel PCA

t-SNE

Apriori

يمكنك التعرف على كل هذه الخوارزميات وتنفيذها باستخدام بايثون من المصادر المذكورة أدناه:

Mastering Machine Learning Algorithms

Machine Learning Algorithms & Models

الخطوة الخامسة: تعلم وتطبيق الشبكات العصبية

تتمثل الخطوة التالية في خارطة طريق التعلم الآلي في تعلم بنيات الشبكات العصبية وتنفيذها باستخدام بايثون.

فيما يلي بعض أهم هياكل الشبكات العصبية التي تحتاج إلى تعلمها:

Perceptron

Artificial neural networks

Multilayer Perceptron

Radial networks

Convolutional neural networks

Recurrent neural networks

Long-Short-Term Memory

فيما يلي بعض المصادر التي يمكنك اتباعها للتعرف على كل هياكل الشبكات العصبية هذه:

Introduction to Deep Learning (يوتيوب)

Deep Learning with Python (كتاب)

Deep Learning for Beginners (كتاب)

Machine Learning Foundations (يوتيوب)

الخطوة السادسة: العمل على المشاريع

تتمثل الخطوة التالية في خريطة طريق التعلم الآلي في العمل على مشاريع لتنفيذ ما تعلمته. كمبتدئ ، اعمل على مشاريع مخصصة للمبتدئين. فيما يلي بعض أفكار مشروع التعلم الآلي للمبتدئين: