‫حسنا.
‫الآن ، أعلم أننا قلنا في الانتخابات الأخيرة أننا سننتقل إلى أدوات مختلفة.
‫لكنني فكرت قبل أن ندخل في القسم التالي ، أريد فقط أن أوضح حقًا أن جميع الخطوات في
‫هذه العملية لن تكون ممكنة بدون الأدوات المناسبة.
‫الآن سيكون هناك قسم مفصل عن كل من هؤلاء ، ولكن لديه القليل من المعاينة المتستر.
‫دعونا نلقي نظرة على ما سنستخدمه.
‫أول شيء هو إعداد جهاز الكمبيوتر الخاص بك والاستعداد لاستخدام الأدوات التي يمكن استخدامها لهذه الخطوات
‫المختلفة.
‫فكر في الأمر على أنه إنشاء سقيفة عمل لعلوم البيانات ومشاريع التعلم الآلي على جهاز الكمبيوتر الفعلي.
‫للقيام بذلك ، سنستخدم Anaconda ، الذي يشبه متجر الأجهزة لعلوم البيانات وأدوات التعلم
‫الآلي.
‫لذلك كل شيء يبدأ في القاعدة.
‫لدينا جهاز الكمبيوتر الخاص بك هنا.
‫سنقوم بتثبيت أناكوندا.
‫وبعد ذلك ، بمجرد حصولك على Anaconda ، ستحصل على كل أدوات التعلم الآلي هذه مثل Jupyter Notebooks ،
‫و torch ، و nom ، و pi ، و map ، و plot ، و lib pandas ، و cyclone ، و cat boost ، و XG Boost و TensorFlow.
‫بعض هذه الأشياء مليئة بالفم ، ولكن بمجرد حصولك على أناكوندا تحصل على هذه الأدوات التي نحتاجها لتطبيقها على تلك
‫العملية التي أنشأناها للتو ، فإن هذا الإطار الذي أنشأناه سيكون نسيمًا مطلقًا.
‫لذلك ربما حصلت على هذا في الوقت الحالي.
‫سيحتوي جهاز الكمبيوتر الخاص بك بعد ذلك على قسم مفصل حول معظم هذه الأشياء ، كل منها نظرًا لوجود الكثير
‫من أدوات التعلم الآلي.
‫لكني أريد أن أتأكد من حصولك على المعرفة مع بعض المعارف العملية التي يمكنك البدء
‫في استخدامها على الفور.
‫إذن كيف سيبدو هذا إذا أردنا إرفاقه بعمليتنا؟
‫حسنًا ، لكتابة كود Python وتوصيل عملنا ، سنستخدم دفاتر Jupyter.
‫وهذه أيضًا هي نفس نوع الملفات التي ستجد أن جميع المشاريع قد تم إنجازها فيها.
‫إذا التزمت بها ، فستنتهي من الدورة مع عدد قليل من هذه التي تحتوي على مشاريع التعلم
‫الآلي في العالم الحقيقي حيث يمكنك أن تُظهر للأشخاص ما قمت به ولتحليل البيانات.
‫إذن هذا القسم الصغير هنا وقمنا ببعض الترميز اللوني هنا في هذا الرسم التخطيطي ، لدينا
‫هذا كله ، كل شيء هنا ، قسم النمذجة بالكامل لتجارب تعريف المشكلة وتحليل البيانات
‫والتعلم الآلي الذي يمكن اعتباره بيانات علوم.
‫لقد رأينا رسمًا مشابهًا لهذا في الماضي ، ولكن هذا الآن يقوم بتعيين الأدوات ، والتي هي هذه
‫لإطار عملنا الذي صممناه من قبل.
‫لذلك لتحليل البيانات ، ستستخدم أشياء مثل الباندا والخريطة والمؤامرة و lib و numpy.
‫هذه هي الخطوة الثانية والثالثة والرابعة لبناء نماذج التعلم الآلي.
‫ستستخدم أشياء مثل TensorFlow و pytorch و psych و Learn و XG و boost و cat boost.
‫والمهم أن تتذكره هو أن أهم دور لك لن يكون معرفة جميع وظائف كل من هذه المكتبات
‫الفردية عن ظهر قلب.
‫سيكون معرفة الأداة التي يجب استخدامها لأي نوع من المشاكل.
‫مرة أخرى ، هذا هو سبب تحديد الخطوة الأولى لمشكلتنا.
‫حتى تتمكن من معرفة أنه يمكنني الاستخلاص من حقيبة الأدوات الخاصة بي هنا ، وهو ما يمكنني تطبيق هذه الأدوات على هذه
‫الخطوات وهذه الأدوات لهذه الخطوات.
‫وسوف يتم كل ذلك في Anaconda و Jupyter Notebooks.
‫في بعض الأحيان لا تعرف الإجابة.
‫أحيانًا لا أعرف الجواب.
‫لكن بما أن لدي بعض الممارسة ، فأنا أعرف أين أنظر.
‫لقد فكرت نوعًا ما في هذه الأشياء المختلفة.
‫لقد تدربت عمليًا على هذه الأشياء المختلفة ، لذا فأنا أعرف المكان الذي يجب أن أبحث فيه ، وفي النهاية
‫ستفعل ذلك أيضًا.
‫هذا ما نركز عليه.
‫تمام.
‫حسنًا ، هذا يكفي.
‫يجب أن تكون فخور.
‫لقد تعلمت بعضًا من أكثر المفاهيم الأساسية في التعلم الآلي.
‫بالطبع ، هناك الكثير ، وهناك.
‫هناك طرق مختلفة لفعل الشيء نفسه.
‫لكن هذه أكثر من كافية لما غطيناه حتى الآن للبدء في أن تصبح ممارسًا للتعلم الآلي.
‫بعد ذلك ، سنقوم بتثبيت Anaconda على جهاز الكمبيوتر الخاص بك لأنه إذا نظرنا إلى الرسم التخطيطي
‫من قبل ، فكل شيء يبدأ بـ Anaconda.
‫بمجرد أن يكون لديك جهاز الكمبيوتر الخاص بك ، تقوم بتثبيت Anaconda ، تحصل على هذه الأدوات.
‫إذن هذا ما سنفعله بعد ذلك.
‫لنفعلها.