دليل المبتدئين في الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة: 5 أدوات عملية موصى بها

في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML)، يتطلع المزيد من المبتدئين إلى إيجاد طرق للبدء والتطور في هذا المجال سريع التطور. سواء كنت مهتمًا بالخوارزميات أو معالجة البيانات أو لغات البرمجة، ستقدم لك هذه المقالة خمسة أدوات عملية تساعدك على البدء في تعلم وتطبيق AI/ML بشكل أكثر فعالية.

1. لغة البرمجة: بايثون

أصبحت بايثون اللغة المفضلة في مجال علوم البيانات وتعلم الآلة. إن قواعدها السهلة التعلم والدعم القوي للمكتبات تجعل المبتدئين قادرين على البدء بسرعة. فيما يلي بعض المكتبات الأساسية لبايثون في AI/ML:

• NumPy: تستخدم للحسابات العددية وعمليات المصفوفات.
• Pandas: تستخدم لمعالجة البيانات وتحليلها، خاصة عند التعامل مع البيانات الجدولية.
• Scikit-learn: مكتبة تعلم الآلة، تدعم العديد من الخوارزميات الشائعة، مناسبة للمبتدئين في تعلم الآلة.
• TensorFlow و PyTorch: أطر تعلم عميق، مناسبة لبناء نماذج أكثر تعقيدًا.

مثال على التثبيت

pip install numpy pandas scikit-learn tensorflow torch

2. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook هو بيئة حسابية تفاعلية تدعم تصور البيانات، والعرض، وتوثيق النتائج. أثناء التعلم والتجريب، يمكن أن يساعدك Jupyter Notebook في تسجيل الكود والنتائج بسهولة.

كيفية الاستخدام

1. تثبيت Jupyter Notebook:

   pip install jupyter
   

2. بدء Jupyter Notebook:

   jupyter notebook
   

3. افتح الرابط الذي تم إنشاؤه في المتصفح، وابدأ في إنشاء وتحرير دفاتر الملاحظات.

3. Google Colab

بالنسبة لأولئك الذين يحتاجون إلى موارد حسابية عالية الأداء ولا يرغبون في شراء أجهزة باهظة الثمن، يعد Google Colab خيارًا ودودًا للغاية. يوفر وصولًا مجانيًا لوحدات معالجة الرسوميات (GPU) ويتوافق مع Jupyter Notebook.

كيفية الاستخدام

1. تسجيل الدخول إلى حساب Google، وزيارة Google Colab .
2. إنشاء دفتر ملاحظات جديد، وكتابة الكود باستخدام بايثون.

4. أدوات تصور البيانات: Matplotlib و Seaborn

تعتبر تصور البيانات جزءًا مهمًا من فهم البيانات. Matplotlib هي مكتبة رسم أساسية، بينما Seaborn مبنية على Matplotlib، وتوفر ميزات تصور أكثر جاذبية وسهولة في الاستخدام.

مثال على الكود

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd

# إنشاء البيانات
data = {'المشروع': ['A', 'B', 'C'], 'القيمة': [10, 15, 7]}
df = pd.DataFrame(data)

# استخدام Seaborn لإنشاء رسم بياني عمودي
sns.barplot(x='المشروع', y='القيمة', data=df)
plt.title('رسم توضيحي')
plt.show()

5. موارد التعلم عبر الإنترنت والمجتمعات

المشاركة في الدورات التدريبية عبر الإنترنت والمجتمعات يمكن أن توفر لك مواد تعليمية غنية وفرص للتواصل. نوصي بالموارد التالية:

• Coursera: Coursera تقدم مجموعة متنوعة من الدورات المجانية في علوم البيانات وتعلم الآلة، خاصة دورة Andrew Ng من جامعة ستانفورد.
• Kaggle: Kaggle هو منصة مسابقات علوم البيانات، ويحتوي أيضًا على مجموعة كبيرة من مجموعات البيانات ومواد التعلم، مما يجعله مناسبًا للمبتدئين للتطبيق.

الاستفادة من الدورات المجانية على Coursera

من خلال البحث عن "دورة تعلم الآلة مجانية" يمكنك العثور على العديد من الدورات المجانية لتعلم أساسيات تعلم الآلة.

الخلاصة

سواء كنت مبتدئًا أو لديك بعض الأساسيات، فإن إتقان هذه الأدوات العملية سيساعدك في رحلتك لتعلم AI/ML. من خلال دمج برمجة بايثون وJupyter Notebook وموارد المجتمع، يمكنك تدريجيًا تشكيل نظام معرفي خاص بك، وزيادة خبراتك العملية. نأمل أن تساعدك هذه الأدوات في بدء رحلتك في تعلم الآلة!