ثريد اليوم هو تعلم الالة او machine learning ..
الفكرة هي توصيل فكرة تعليم الالة بابسط طريقة وايش تفرق عن البرمجة التقليدية اللي نعرفها ..
الفكرة هي توصيل فكرة تعليم الالة بابسط طريقة وايش تفرق عن البرمجة التقليدية اللي نعرفها ..
في البرمجة التقليدية، نقوم بكتابة اكواد تعبر عن قوانين البرنامج rules +المدخلات للبرنامج Data.
والناتج من البرنامج هو اجابات ناتجة من تنفيذ هذه القوانين.
في تعليم الالة، انا ما عندي قوانين ولا طريقة لكتابة الكود، عندي مدخلات Data + النتيجة لكل ادخال، طيب كيف استفيد من ذا الشي ؟
والناتج من البرنامج هو اجابات ناتجة من تنفيذ هذه القوانين.
في تعليم الالة، انا ما عندي قوانين ولا طريقة لكتابة الكود، عندي مدخلات Data + النتيجة لكل ادخال، طيب كيف استفيد من ذا الشي ؟
على سبيل المثال ، اني ادخل الرقم 3 والرقم 7 كمدخلات ، وفي نفس الوقت ادخل الرقم 10 كنتيجة ..
بهذي الطريقة انته ممكن تكتشف القانون او rule لهذه العملية ، وتقول القانون هو عملية جمع ➕ .. بنفس هذه الطريقة احنا ممكن نعلم الالة
بهذي الطريقة انته ممكن تكتشف القانون او rule لهذه العملية ، وتقول القانون هو عملية جمع ➕ .. بنفس هذه الطريقة احنا ممكن نعلم الالة
تخيل معي شخص يمشي ، وشخص يجري ، وشخص راكب الدراجة..
بناء على سرعة كل واحد منهم اقدر احدد ، هل هو يمشي ولا يجري ولا يركب الدراجة..
طيب، بطريقة البرمجة التقليدية ، بكتب اذا كانت سرعة الشخص اقل من ٤ معناه يمشي، واذا كانت بين ٤ و ١٢ معناه يجري ، واذا اكبر من ١٢ معناه راكب الدراجة
بناء على سرعة كل واحد منهم اقدر احدد ، هل هو يمشي ولا يجري ولا يركب الدراجة..
طيب، بطريقة البرمجة التقليدية ، بكتب اذا كانت سرعة الشخص اقل من ٤ معناه يمشي، واذا كانت بين ٤ و ١٢ معناه يجري ، واذا اكبر من ١٢ معناه راكب الدراجة
بطريقة تعليم الالة ، اخليها تشوف شخص يمشي - على سبيل المثال عن طريق كاميرا - واكتب تحت الصورة يمشي.
وتاخذ صورة ثانية والشخص يجري واكتب تحتها يجري.
وتاخذ صورة ثالثة وهو راكب الدراجة واكتب عليها راكب الدراجة.
وندخل جميع هذه المعطيات على الكمبيوتر فيقوم يتعلم طريقة عشان يفرق بينهم.
وتاخذ صورة ثانية والشخص يجري واكتب تحتها يجري.
وتاخذ صورة ثالثة وهو راكب الدراجة واكتب عليها راكب الدراجة.
وندخل جميع هذه المعطيات على الكمبيوتر فيقوم يتعلم طريقة عشان يفرق بينهم.
طيب كيف تقوم الالة بالربط بين المدخلات والنتائج، وتقوم بإنتاج هذه القوانين الرياضية ..
ابسط مثال اقدر اوصله لك هو كالاتي: راقب الارقام (x،y) التي بالصورة وحاول تعرف العلاقة بينهم ..
ابسط مثال اقدر اوصله لك هو كالاتي: راقب الارقام (x،y) التي بالصورة وحاول تعرف العلاقة بينهم ..
العلاقة نقدر نكتشفها بشوية محاولات بحيث نجمع الرقم الاول بالثاني ، او نضرب الرقم الاول بقيمة وبعدين نجمعها بالرقم الثاني لحد ما نلاقي علاقة رياضية تربط بين كل رقم وناتجه ..
القانون او العلاقة الرياضية للبيانات اعلاه ، هي انه اضرب قيمة x ب ٢ ، واطرحها من ١ .. وحتلاحظ في كل مرة تسوي ذا الشي مع ال x حيعطيك قيمة y ..
بكذا انته سويت اللي ممكن تسويه الالة اثناء ما تتعلم من معطيات ونواتج، عشان تنتج قانون .. ونسمي مجموع هذه القوانين في علم تعلم الالة ب النموذج او model ..
طيب طالما انه اقدر اعطي الالة القوانين عن طريقة البرمجة التقليدية واكون كذا خليتها تشتغل بدون تعليم ولا machine learning ولا خرابيط … ف أين تكمن الفائدة؟
الفكرة تكمن في التعقيد ، فكلما زادت تعقيد المدخلات يصير وضع البرمجة التقليدية صعب جدا ..
على سبيل المثال ، لو عندك صورتين .. صورة كلب وصورة قطة .. يُصعب تمثيل الصورة في قانون بحيث اذا كانت ترتيب البيكسلات بشكل معين فمعناه كلب ، واذا كان ترتيب البيكسلات بشكل اخر معناه قطة ..
على سبيل المثال ، لو عندك صورتين .. صورة كلب وصورة قطة .. يُصعب تمثيل الصورة في قانون بحيث اذا كانت ترتيب البيكسلات بشكل معين فمعناه كلب ، واذا كان ترتيب البيكسلات بشكل اخر معناه قطة ..
بالاضافة انه ممكن القطة تكون بوضعية ثانية بحيث تختلف ترتيب البيكسلات ، فيصير القوانين اللي حطيتها ما تقدر تتعرف على القطة لمجرد انها تحركت .. طيب والحل؟
هنا تكمن فائدة تعليم الالة ، ف بدل ما اعطيها قوانين كثيرة عشان تتعرف على قطة ، اقوم بتجميع ٥٠٠ صورة لقطط مختلفة بوضعيات واشكال مختلفة ، واكتب 'قطة' على ملف يكون فيه ملفات ال ٥٠٠ صورة وادخلها الكمبيوتر، فيقوم بتطوير نموذج بحيث اذا شاف قطة المرة الجاية حيقول عليها قطة ..
طيب كيف ممكن تبدأ تطبق مبادئ تعلم الالة او machine learning ؟
- اول شي تبدأ تتعلم لغة ال python
- ثاني شي تبدأ تتعرف على مكتبة TensorFlow
- اول شي تبدأ تتعلم لغة ال python
- ثاني شي تبدأ تتعرف على مكتبة TensorFlow
جاري تحميل الاقتراحات...