‫دعنا نعود إلى موضوع الآلات وأجهزة الكمبيوتر وحقيقة أنهم لا يفهمون الكلمات
‫حقًا.
‫الصحيح.
‫إذا سألت جهاز الكمبيوتر الخاص بي ، هل هذا ثعبان؟
‫هل هذا ثعبان؟
‫جهاز الكمبيوتر الخاص بي على ما يرام ، ليس لدي أي فكرة عما أتحدث عنه.
‫عندما أنظر إلى صورة ثعبان ، بغض النظر عن لونها ، بغض النظر عما إذا كانت رسومًا متحركة أو
‫صورة واقعية ، أو ما إذا كانت لها اتجاهات مختلفة بها حيوانات مختلفة ، يمكنني تحديد ثعبان
‫على الفور.
‫أدمغتنا تعرف فقط.
‫لكن لأخبر جهاز الكمبيوتر الخاص بي ما هو الثعبان.
‫يكاد يكون من المستحيل ، أليس كذلك؟
‫لأن هناك العديد من العوامل.
‫الثعبان ليس له أرجل وذراعان ، لكن.
‫الطائرة ليس لها أرجل وذراعان.
‫الثعبان له موازين ، ولكن بعد ذلك سيسألني الكمبيوتر ، ما هي المقاييس؟
‫ولكن مع التعلم الآلي ، يمكننا في الواقع تعليم الكمبيوتر لمعرفة ما هو الثعبان.
‫أو على الأقل تتظاهر كما تعلم.
‫فكيف نفعل هذا؟
‫حسنًا ، تتذكر هذا الرسم التخطيطي.
‫آمل أن يكون هذا ببساطة ما نفعله في البرمجة.
‫أي أننا نعطي مُدخلًا ، لنفترض أن قائمة من واحد ، اثنان ، ثلاثة ، نعطيها لدالة ،
‫والمخرج اثنان ، أربعة ، ستة.
‫من الواضح أن هذه الوظيفة تضاعف عناصر القائمة في قائمتنا بمقدار اثنين.
‫وغالبًا ما تكون برامجنا إجرائية.
‫هذا إذا كان لدينا هذا ، ثم فعل هذا ، ثم هذا النوع من الشروط ، نقول للكمبيوتر ما يجب القيام
‫به.
‫نكتب المدخلات كمبرمجين.
‫والوظيفة وكل ما يفعله الكمبيوتر هو في الواقع مجرد حساب باستخدام المدخلات والوظيفة ، والمخرجات
‫، ويمكنه فعل ذلك حقًا ، سريعًا حقًا بالنسبة لنا بدلاً من جعل الإنسان يفعل شيئًا عندما ، دعنا نقول
‫أن القائمة تضم ملايين العناصر طويل.
‫يغير التعلم الآلي هذه الفكرة.
‫تقول ، مرحبًا ، أعطني المدخلات وأعطيني ما تريد أن يكون الناتج.
‫أي أعطني كل البيانات التي لديك.
‫وبالمناسبة ، أخبرني ما هي الإجابة ، أو على الأقل ما هو الناتج الذي تريده.
‫إذن في هذه الحالة ، أريد أن يكون الإدخال عبارة عن قائمة من واحد ، واثنين ، وثلاثة وأن يكون الناتج عبارة عن قائمة
‫من اثنين وأربعة وستة.
‫ثم الجزء المثير للاهتمام هو أننا كمطورين ، نعطي هذه المدخلات والمخرجات.
‫ولكن مع التعلم الآلي ، نقول ، مرحبًا ، آلة ، يمكنك معرفة ماهية هذه الوظيفة.
‫لأنه إذا أعطيتك ، دعنا نقول بدلاً من قائمة ، قائمة بكل صور الأفعى هذه أو ربما الحيوانات ، وأريد منك أن تخبرني
‫إذا كانت هذه الصورة بها ثعبان أم لا ، أو ربما هذه الصور المائة ، أي منها هل لديك
‫ثعابين؟
‫حسنًا ، لا أعرف كيف أخبرك كيف تفعل ذلك.
‫لذا بدلاً من ذلك ، يمكنك معرفة ذلك بنفسك.
‫هنا كل الصور
‫وهذا ما أتوقع أن يكون الناتج.
‫إما ثعبان أم لا.
‫ثعبان.
‫ومع التعلم الآلي ، يتم إنشاء الوظيفة أو إنشاؤها بواسطة الآلة.
‫يبدو رائعًا حقًا ، أليس كذلك؟
‫وهذا تعلم الآلة.
‫إنها ببساطة وظيفة.
‫لذا فبدلاً من كتابة الوظيفة كما فعلنا من قبل مع التعلم الآلي ، تكتب الآلة الوظيفة.
‫نعطيها فقط المدخلات والمخرجات ويمكن استبدال دالة الكلمة بنموذج.
‫ربما سمعت عن نموذج التعلم الآلي للكلمة.
‫هذا كل ما هو نموذج.
‫إنها وظيفة تتلقى مدخلات وترجع مخرجات.
‫كلمة أخرى قد تكون الخوارزمية ، خوارزمية التعلم الآلي ، روبوت التعلم الآلي.
‫وفي نهاية اليوم ، إنه عقل.
‫نتظاهر بأن هذه الآلة هي دماغ يفهم المدخلات ويعطينا المخرجات المطلوبة.
‫الآن ، التأثير الجانبي المثير لهذا هو أنه غالبًا عندما نتحدث عن نماذج
‫التعلم الآلي ، يصعب فهم هذه الوظائف حقًا لأن الكمبيوتر يأتي بهذه الوظيفة كإنسان
‫، ومن الصعب حقًا فهم كيفية عملها.
‫وبما أن هذه النماذج تزداد تعقيدًا ، يصبح من الصعب علينا كمطورين فهم
‫كيفية عملها.
‫وهو ما يثير الكثير من القضايا ، لكننا لسنا بحاجة إلى الدخول في ذلك الآن.
‫كما ترون ، الجزء الرئيسي من هذا هو أنه من أجل تدريب هذه الآلة ، لإنشاء هذه الوظيفة ، علينا أن
‫نعطيها البيانات.
‫ولكي تكون جيدة حقًا ، علينا أن نقدم لها الكثير والكثير من البيانات.
‫ثم نريد الاختبار للتأكد من أن هذه البيانات التي نقدمها تعطينا المخرجات الصحيحة.
‫لذا في نهاية اليوم ، التعلم الآلي هو ببساطة كمبيوتر يكتب وظيفته الخاصة بناءً على المدخلات
‫والمخرجات.
‫هذا رائع ، أليس كذلك؟
‫سأراك في الفيديو التالي.
‫مع السلامة.