ميكانيكا تعلم الآلة - وصف تفصيلي للدورة

معلومات أساسية

اسم الكتاب: ميكانيكا تعلم الآلة المؤلفان: تيرينس بار و جيريمي هاورد الموقع الإلكتروني: https://mlbook.explained.ai/ حقوق النشر: حقوق الطبع والنشر © 2018-2019 تيرينس بار. جميع الحقوق محفوظة. اللغة: الإنجليزية التنسيق: نسخة ويب عبر الإنترنت (بصيغتي HTML و PDF) الرسوم: مجاني

نظرة عامة على الدورة

هذا كتاب تمهيدي في تعلم الآلة مصمم خصيصًا للمبرمجين، ويهدف إلى مساعدة القراء على إتقان المفاهيم الأساسية والتطبيقات العملية لتعلم الآلة بسرعة. يتبنى الكتاب منهجًا فريدًا "يركز على عدد قليل من النماذج القوية" بدلاً من استعراض مجموعة واسعة من خوارزميات تعلم الآلة كما تفعل العديد من الكتب المدرسية.

الميزات الأساسية

• موجه نحو التطبيق العملي: يحذر المؤلف بفكاهة قائلاً: "محتوى هذا الكتاب عملي لدرجة أنك ستتمكن من استخدامه في عملك الفعلي."
• التركيز على الخوارزميات الأساسية: يركز على عدد قليل من النماذج القوية والفعالة للغاية في حل المشكلات الحقيقية.
• الموثوقية: استخدم المؤلف المشارك جيريمي هاورد النماذج المذكورة في الكتاب ليحتل المركز الأول في مسابقات Kaggle.com لعامين متتاليين.
• شرح متعمق: بفضل المنهجية الضيقة والعميقة، هناك مساحة كافية لشرح النماذج وعمليات التدريب والاختبار بالتفصيل.
• تطبيق عملي بالتعليمات البرمجية: يقدم وصفًا بديهيًا وتطبيقًا كاملاً بالتعليمات البرمجية.

خلفية المؤلفين

تيرينس بار

• أستاذ في قسم علوم الحاسوب وعلوم البيانات بجامعة سان فرانسيسكو.
• كان المدير المؤسس لبرنامج الماجستير في التحليلات بجامعة سان فرانسيسكو (الذي تطور لاحقًا ليصبح برنامج ماجستير علوم البيانات).
• قائد تقني في Google، وأستاذ سابق في علوم الحاسوب/البيانات.
• مساهم نشط في مشاريع المصادر المفتوحة، ويركز على أدوات إنتاجية الذكاء الاصطناعي التوليدي.

جيريمي هاورد

• المؤسس المشارك لـ fast.ai.
• لاعب أسطوري في مسابقات Kaggle، وحصل على المركز الأول لعامين متتاليين.
• خبير معروف في مجال التعلم العميق.

منهجية التدريس والميزات

1. صديق للمبرمجين

• مصمم خصيصًا للقراء ذوي الخلفية البرمجية.
• يوفر تطبيقات كاملة بالتعليمات البرمجية.
• يجمع بين النظرية والتطبيق.

2. مدفوع بحالات عملية

• يستخدم حالات حقيقية من مسابقات Kaggle (مثل التنبؤ بمبيعات الجرافات).
• عملية تحليل بيانات استكشافية (EDA) مفصلة.
• سير عمل كامل لتدريب النماذج.

3. التعلم التفاعلي

• يوفر الموقع المصاحب مواد تكميلية.
• مجموعات بيانات ومستودعات تعليمات برمجية لمزيد من الاستكشاف.
• يدعم ميزات التعليقات والملاحظات العامة.

المكدس التقني والأدوات

يستخدم الكتاب الأدوات والتقنيات التالية:

• لغة البرمجة: بايثون (Python)
• توليد المستندات: يتم إنشاؤها باستخدام Bookish من مصادر Markdown + Python + LaTeX.
• البيانات الفعلية: مجموعات بيانات مسابقات Kaggle.
• إطار عمل تعلم الآلة: أدوات رئيسية مثل scikit-learn.

أهداف التعلم

من خلال دراسة هذا الكتاب، سيتمكن القراء من:

1. فهم كيفية عمل تعلم الآلة

   • إتقان الآليات الداخلية للخوارزميات الأساسية.
   • فهم العملية التفصيلية لتدريب النماذج واختبارها.

2. القدرة على التطبيق العملي

   • تطبيق تعلم الآلة في المشكلات الحقيقية.
   • التعامل مع سير العمل الكامل لمجموعات البيانات الفعلية.

3. مهارات على مستوى المسابقات

   • تعلم كيفية استخدام النماذج الفعالة التي أثبتت جدواها في الممارسة العملية.
   • إتقان المعالجة المسبقة للبيانات وهندسة الميزات.

الجمهور المستهدف

• الجمهور الرئيسي: المبرمجون ذوو الخبرة البرمجية.
• الجمهور الثانوي: المبتدئون في علم البيانات، وممارسو تعلم الآلة.
• المتطلبات الأساسية: معرفة برمجية أساسية، خاصة بايثون (Python).
• المتطلبات الرياضية: معرفة أساسية بالإحصاء والجبر الخطي.

حالة الدورة

• مشروع قيد التنفيذ: صرح المؤلف بأنه سيستمر في إضافة الفصول وإجراء التعديلات.
• آخر التحديثات: في عام 2019، تم إطلاق فصول جديدة حول تحليل البيانات الاستكشافية (EDA) وتدريب النماذج.
• دعم المجتمع: يدعم ملاحظات القراء واقتراحاتهم.

طريقة الحصول

• الموقع الرسمي: https://mlbook.explained.ai/
• التنسيق: نسخة HTML عبر الإنترنت وتنزيل بصيغة PDF.
• الرسوم: مجاني تمامًا.
• القيود: يرجى عدم النسخ أو إعادة التوزيع بأي شكل من الأشكال عبر الإنترنت.

التقييم والتأثير

حظي الكتاب بتقييمات إيجابية في مجتمع تعلم الآلة، ويعتبر:

• موردًا ممتازًا للمبرمجين للبدء بسرعة في تعلم الآلة.
• كتابًا دراسيًا نموذجيًا يجمع بين النظرية والتطبيق.
• دليلًا لتعلم الآلة يركز على الجانب العملي.

ملاحظة: محتوى هذا الكتاب "غير مثير للاهتمام لدرجة أنك ستتمكن من استخدامه في عملك الفعلي" - هذا تعبير فكاهي من المؤلف، يؤكد على الطبيعة العملية للكتاب.