اليوم الثاني: أسرار التعلم الآلي والبيانات

نتعمق اليوم في عالم التعلم الآلي، قلب الذكاء الاصطناعي النابض. سنكتشف كيف تتعلم الآلات من البيانات، أنواع التعلم الآلي، وأهم الأدوات المستخدمة في هذا المجال المثير.

اليوم الثاني من دورة الذكاء الاصطناعي - رحلة في عالم المستقبل

البيانات: الوقود الذي يغذي الذكاء الاصطناعي

بدون البيانات، لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتعلم أو يتطور

أهمية البيانات في التعلم الآلي

البيانات هي المادة الخام الأساسية التي تبني عليها نماذج الذكاء الاصطناعي. كلما كانت البيانات أكثر وأفضل، كلما كانت النماذج أكثر دقة وذكاءً.

أنواع البيانات المستخدمة في التعلم الآلي:

البيانات المهيكلة: جداول وقواعد بيانات منظمة (مثل جداول Excel)
البيانات غير المهيكلة: نصوص، صور، فيديوهات، أصوات
البيانات شبه المهيكلة: JSON، XML، سجلات الويب

                        # مثال على تحميل بيانات مهيكلة باستخدام Pandas

                        import pandas as pd

                        # تحميل البيانات من ملف CSV

                        data = pd.read_csv('customer_data.csv')

                        # عرض أول 5 صفوف

                        print(data.head())

تنظيف البيانات ومعالجتها

قبل أن نستخدم البيانات لتدريب النماذج، يجب أن ننظفها ونعدها. هذه العملية تشمل:

معالجة القيم المفقودة
التعامل مع القيم المتطرفة
تشفير البيانات الفئوية
تطبيع البيانات
تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار

البيانات المهيكلة هي الأساس لبناء نماذج التعلم الآلي

تنظيف البيانات خطوة حاسمة قبل التدريب

أنواع التعلم الآلي

اكتشف الطرق المختلفة التي تتعلم بها الآلات

التعلم المراقب (Supervised Learning)

النموذج يتعلم من أمثلة مع تسميات. مثل تصنيف الصور (قطة أو كلب) أو التنبؤ بأسعار المنازل.

التعلم المراقب يستخدم بيانات موسومة للتدريب

التعلم غير المراقب (Unsupervised Learning)

النموذج يكتشف أنماطاً في بيانات غير موسومة. مثل تجميع العملاء حسب سلوك الشراء.

التعلم غير المراقب يكتشف الأنماط المخفية

التعلم المعزز (Reinforcement Learning)

النموذج يتعلم من خلال التجربة والخطأ مع نظام مكافآت. مثل ألعاب الفيديو والسيارات الذاتية القيادة.

التعلم المعزز يعتمد على نظام المكافآت والعقوبات

خوارزميات التعلم الآلي الأساسية

الأدوات التي تمكن الآلات من التعلم واتخاذ القرارات

خوارزميات التعلم الآلي تحول البيانات إلى قرارات ذكية

الانحدار الخطي والمنطقي من أشهر الخوارزميات

خوارزميات التصنيف (Classification)

تستخدم للتنبؤ بالفئات المنفصلة. مثل تحديد ما إذا كان البريد إلكتروني هو سبام أم لا.

أشهر الخوارزميات:

الانحدار اللوجستي (Logistic Regression)
أشجار القرار (Decision Trees)
الغابة العشوائية (Random Forest)
دعم آلات المتجهات (SVM)
بايز الساذج (Naive Bayes)

خوارزميات التصنيف تحدد الفئات المختلفة للبيانات

خوارزميات الانحدار (Regression)

تستخدم للتنبؤ بقيم رقمية مستمرة. مثل التنبؤ بأسعار المنازل أو مبيعات المتجر.

أشهر الخوارزميات:

الانحدار الخطي (Linear Regression)
الانحدار متعدد الحدود (Polynomial Regression)
شبكات عصبية للانحدار (Neural Networks for Regression)
انحدار المتجه الداعم (SVR)

الانحدار الخطي يوضح العلاقة بين المتغيرات

أدوات الذكاء الاصطناعي الأساسية

أهم المكتبات والأطر البرمجية المستخدمة في التعلم الآلي

بايثون (Python)

لغة البرمجة الأكثر شيوعاً في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، نظراً لبساطتها ومكتباتها الغنية.

TensorFlow

مكتبة مفتوحة المصدر طورتها جوجل للتعلم العميق والشبكات العصبية الاصطناعية.

Keras

واجهة برمجة عالية المستوى لبناء وتدريب نماذج التعلم العميق، تعمل على TensorFlow.

PyTorch

مكتبة تعلم آلي مفتوحة المصدر طورتها فيسبوك، مشهورة في مجال البحث الأكاديمي.

Scikit-learn

مكتبة بايثون للأدوات الأساسية في التعلم الآلي وتعدين البيانات وتحليل البيانات.

Pandas

مكتبة بايثون لتوفير هياكل بيانات عالية الأداء وأدوات تحليل بيانات سهلة الاستخدام.

ورشة عمل: بناء نموذج تنبؤي بسيط

تطبيق عملي لبناء نموذج يتنبأ بأسعار المنازل

سنقوم ببناء نموذج انحدار خطي للتنبؤ بأسعار المنازل بناءً على مساحتها وعدد الغرف وموقعها.

خطوات بناء النموذج:

جمع البيانات: مجموعة بيانات تحتوي على خصائص المنازل وأسعارها
تنظيف البيانات: معالجة القيم المفقودة والمتطرفة
اختيار الميزات: تحديد الخصائص الأكثر تأثيراً في السعر
تقسيم البيانات: إلى مجموعات تدريب واختبار
تدريب النموذج: باستخدام خوارزمية الانحدار الخطي
تقييم النموذج: حساب دقة النموذج باستخدام معايير مثل R²

                        # مثال كود بايثون لبناء نموذج انحدار خطي

                        import pandas as pd

                        from sklearn.model_selection import train_test_split

                        from sklearn.linear_model import LinearRegression

                        from sklearn.metrics import r2_score

                        # تحميل البيانات

                        data = pd.read_csv('house_prices.csv')

                        # اختيار الميزات والهدف

                        X = data[['area', 'rooms', 'location']]

                        y = data['price']

                        # تقسيم البيانات

                        X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

                        # إنشاء وتدريب النموذج

                        model = LinearRegression()

                        model.fit(X_train, y_train)

                        # التنبؤ والتقييم

                        predictions = model.predict(X_test)

                        accuracy = r2_score(y_test, predictions)

                        print(f'دقة النموذج: {accuracy:.2f}')

بيانات أسعار المنازل المستخدمة في التدريب

نتائج التنبؤ بأسعار المنازل مقابل الأسعار الفعلية