لقد أحدث التعلم الآلي ثورة في الطريقة التي نتعامل بها مع rel='noopener' target='_blank'> بايثون بفضل نظامها البيئي الغني من المكتبات والأدوات، أصبحت اللغة الفعلية لتنفيذ خوارزميات التعلم الآلي. سواء كنت جديدًا في هذا المجال أو تتطلع إلى توسيع مهاراتك، فإن فهم أساسيات التعلم الآلي وكيفية تطبيقها باستخدام Python أمر ضروري.

في هذا الدليل الشامل، سوف نتعمق في المفاهيم الأساسية للتعلم الآلي، ونستكشف الخوارزميات الرئيسية ونتعلم كيفية تنفيذها باستخدام مكتبات Python الشائعة مثل NumPy Pandas Matplotlib وScikit-Learn. في النهاية سيكون لديك المعرفة

جدول المحتويات

• لماذا بايثون للتعلم الآلي؟
• إعداد بيئة بايثون للتعلم الآلي
• 1. قم بتثبيت بايثون
• 2. تثبيت أدوات إدارة الحزم
• 3. إعداد البيئات الافتراضية (اختياري لكن موصى به)
• 4. قم بتثبيت مكتبات بايثون الأساسية للتعلم الآلي
• المفاهيم الأساسية في التعلم الآلي
• تنفيذ نموذج التعلم الآلي الأول الخاص بك
• الخطوات والموارد التالية

لماذا بايثون للتعلم الآلي؟

برزت لغة بايثون باعتبارها اللغة المفضلة للتعلم الآلي (ML) لعدة أسباب مقنعة:

1. سهولة الاستخدام وسهولة القراءة: بناء جملة بايثون موجز وواضح ويشبه الكود الزائف مما يجعل من السهل تعلمه وفهمه. تعمل سهولة القراءة هذه على تقليل العبء المعرفي عند كتابة كود ML والحفاظ عليه، وهو أمر مهم بشكل خاص في الخوارزميات المعقدة.
2. النظام البيئي الغني للمكتبات: تفتخر Python بمجموعة واسعة من المكتبات والأطر المصممة خصيصًا لتعلم الآلة وعلوم البيانات. توفر المكتبات مثل NumPy Pandas Matplotlib وScikit-Learn أدوات فعالة لمعالجة البيانات وتصور العمليات العددية وتنفيذ خوارزميات تعلم الآلة بسلاسة.
3. الدعم المجتمعي والشعبية: تتمتع لغة Python باعتماد واسع النطاق في مجتمعات علوم البيانات وتعلم الآلة. وتعني شعبيتها أن هناك دعمًا مجتمعيًا واسع النطاق وموارد وفيرة (مكتبات منتديات البرامج التعليمية) وتطويرًا نشطًا يضمن التقدم السريع والتحسين المستمر.
4. المرونة والتنوع: يتيح تعدد استخدامات Python لمهندسي تعلم الآلة العمل عبر مجالات مختلفة بدءًا من المعالجة المسبقة للبيانات وحتى نشر النماذج في الإنتاج. إنه يتكامل بشكل جيد مع اللغات والأنظمة الأساسية الأخرى مما يسهل التكامل السلس في الأنظمة الحالية.
5. أحدث الأدوات والأطر: تعمل Python كأساس لأطر عمل تعلم الآلة الرائدة مثل TensorFlow PyTorch وscikit-learn التي توفر إمكانات قوية للشبكات العصبية للتعلم العميق ونماذج تعلم الآلة التقليدية. تستفيد هذه الأطر من نقاط قوة بايثون في البساطة والكفاءة.
6. الموارد التعليمية: تقدم العديد من المؤسسات التعليمية والمنصات عبر الإنترنت دورات وموارد في لغة Python لتعلم الآلة وعلوم البيانات مما يجعلها في متناول المبتدئين والمحترفين على حدٍ سواء لتعلم مفاهيم وتقنيات تعلم الآلة وإتقانها.

إعداد بيئة بايثون للتعلم الآلي

1. قم بتثبيت بايثون

• تحميل بايثون : اذهب الى python.org وقم بتنزيل أحدث إصدار من Python (حاليًا Python 3.x).
• تثبيت : اتبع تعليمات التثبيت لنظام التشغيل الخاص بك (Windows macOS أو Linux). تأكد من تحديد خيار إضافة Python إلى PATH أثناء التثبيت.

2. تثبيت أدوات إدارة الحزم

• نقطة : مثبت حزمة بايثون pip يأتي مرفقًا مع عمليات تثبيت Python بدءًا من الإصدار 3.4 وما بعده. إنه ضروري لتثبيت حزم Python وإدارتها.

3. إعداد البيئات الافتراضية (اختياري لكن موصى به)

• تثبيت : تثبيت virtualenv باستخدام النقطة

نقطة تثبيت Virtualenv

• إنشاء بيئة افتراضية

Virtualenv venv

• تفعيل البيئة الافتراضية:

venvScriptsactivate

4. قم بتثبيت مكتبات بايثون الأساسية للتعلم الآلي

• NumPy : العمليات العددية الفعالة على المصفوفات والمصفوفات الكبيرة.

نقطة تثبيت numpy

• الباندا : معالجة البيانات وتحليلها.

نقطة تثبيت الباندا

• ماتبلوتليب : مكتبة تصور البيانات.

نقطة تثبيت matplotlib

• Scikit-تعلم : أدوات بسيطة وفعالة لاستخراج البيانات وتحليل البيانات.

نقطة تثبيت scikit-تعلم

المفاهيم الأساسية في التعلم الآلي

1. التعلم تحت الإشراف : نماذج التدريب مع البيانات المصنفة للتنبؤ بالنتائج.
   • أمثلة: توقع أسعار المنازل وتصنيف رسائل البريد الإلكتروني كرسائل غير مرغوب فيها أم لا.
2. التعلم غير الخاضع للرقابة : العثور على الأنماط والهياكل في البيانات غير المسماة.
   • أمثلة: الكشف عن شذوذ تجزئة العملاء.
3. مقاييس التقييم : كيفية قياس أداء النماذج الخاصة بك:
   • الانحدار: متوسط ​​الخطأ التربيعي (MSE) R-squared.
   • التصنيف: دقة، دقة، استدعاء، درجة F1.

تنفيذ نموذج التعلم الآلي الأول الخاص بك

دعونا نتعمق في مثال بسيط باستخدام مجموعة بيانات القزحية الشهيرة لتصنيف زهور القزحية بناءً على ميزاتها.

   # Import necessary libraries   import   numpy   as   np   import   pandas   as   pd   from   sklearn.model_selection   import   train_test_split   from   sklearn.linear_model   import   LogisticRegression   from   sklearn.metrics   import   accuracy_score   # Load the dataset   url   =   'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data'   names   =   [  'sepal-length'     'sepal-width'     'petal-length'     'petal-width'     'class'  ]   dataset   =   pd  .  read_csv  (  url     names  =  names  )   # Split dataset into features and target variable   X   =   dataset  .  iloc  [:   :  -  1  ]   y   =   dataset  .  iloc  [:   -  1  ]   # Split dataset into training set and test set   X_train     X_test     y_train     y_test   =   train_test_split  (  X     y     test_size  =  0.3     random_state  =  42  )   # Initialize the model   model   =   LogisticRegression  ()   # Train the model   model  .  fit  (  X_train     y_train  )   # Predict the response for test dataset   y_pred   =   model  .  predict  (  X_test  )   # Evaluate accuracy   print  (  'Accuracy:'     accuracy_score  (  y_test     y_pred  ))   

الخطوات والموارد التالية

• يمارس : قم بتجربة مجموعات البيانات والنماذج المختلفة لاكتساب الخبرة العملية.
• الدورات عبر الإنترنت : تقدم منصات مثل Coursera edX وUdemy دورات تدريبية ممتازة حول التعلم الآلي باستخدام Python.
• كتب : يوصى بشدة بالتعلم العملي على الآلة باستخدام Scikit-Learn Keras وTensorFlow من تأليف Aurélien Géron.
• مجتمع : تفاعل مع مجتمع ML على منصات مثل Stack Overflow Kaggle وGitHub.

خاتمة

تهانينا! لقد اتخذت خطواتك الأولى في عالم التعلم الآلي المثير باستخدام بايثون. من خلال إتقان الأساسيات والاستكشاف المستمر للتقنيات ومجموعات البيانات الجديدة، ستطلق العنان لإمكانية حل مشكلات العالم الحقيقي والابتكار باستخدام التعلم الآلي. احتضن رحلة التعلم وابق فضوليًا!