‫مرحبًا بعودتك.
‫نحن الآن في قسم جديد تمامًا ، وهو أمر مثير للغاية.
‫ومرة أخرى ، سنبدأ في تذكير أنفسنا بالإطار الذي نستخدمه لمشاريع التعلم
‫الآلي.
‫نبدأ بتعريف المشكلة.
‫نحن ننظر إلى البيانات التي لدينا.
‫نحدد مقياس تقييم لأنفسنا.
‫نتحقق من الميزات.
‫أي واحد يجب أن نضعه؟
‫نحدد نوع نموذج التعلم الآلي الذي نستخدمه ، ثم نجري بعض التجارب لمعرفة ما إذا كان
‫بإمكاننا تحسين الأشياء أو تجربة شيء آخر.
‫ومرة أخرى ، كل هذا هو عملية تكرارية.
‫وقد رأينا بعض الأدوات الآن التي يمكننا استخدامها لإطار عملنا ، وهو خريطة الباندا pop lib num pi.
‫لكنني الآن أتفجر في اللحامات هنا مع الإثارة لهذا القسم Y ، لأننا سنبدأ في الدخول
‫إلى الآلة ، وتعلم الأشياء ، وكتابة كود التعلم الآلي.
‫وللقيام بذلك سنستخدم CI kit learn.
‫الآن قد يكون لديك سؤال ما هو تعلم المقبس؟
‫الآن وضعت هنا بين قوسين واسأل التعلم لأنك غالبًا ما تسمع تعلم نفسية وتوسع نطاق التعلم المستخدم
‫بالتبادل وهو تعلم قياسي.
‫إنها مجرد نسخة مختصرة من التعلم النفسي.
‫لذا اسأل التعلم.
‫إذا رأيت Skyline أو Psychic Learn ، يمكنك التفكير في حديثهما عن نفس الشيء.
‫حسنًا ، في الأساس ، التعلم النفسي عبارة عن مكتبة تعلم آلة بيثون ، مما يعني أنه إذا كانت لدينا بيانات ، فإن التعلم
‫النفسي يساعدنا في بناء نماذج التعلم الآلي لعمل تنبؤات أو تعلم الأنماط ضمن تلك البيانات
‫ثم إجراء تنبؤات.
‫كما أنه يستخدم أدوات لمساعدتنا في تقييم تلك التنبؤات.
‫هل هم جيدون أم سيئون؟
‫هل يستحقون التمسك؟
‫هل يمكننا وضعها في تطبيقنا واستخدامها بالفعل؟
‫حاليا.
‫لماذا نفسية وحدها؟
‫حسنًا ، إنه مبني على numpy و map plot lib.
‫زوجان من الأدوات التي رأيناها.
‫أوه ، وبايثون ، بالطبع ، هي لغتنا المفضلة.
‫يحتوي على العديد من نماذج التعلم الآلي المضمنة أو المضمنة ، كما سنرى.
‫سوف نتعامل مع عدد قليل منهم.
‫والآن هذا مهم ، أليس كذلك؟
‫لأن الناس في كثير من الأحيان يشعرون بالارتباك عند التفكير في أنه يتعين عليهم تعلم الرياضيات من الداخل
‫والخارج قبل أن يتمكنوا من البدء في استخدام نماذج التعلم الآلي.
‫لكن علم النفس يتعلم نوعًا من الملخصات بعيدًا عن ذلك ويتيح لنا تطبيق فوائد
‫التعلم الآلي على مشكلتنا على الفور من خلال الاستفادة من نماذج التعلم الآلي المضمنة في المكتبة
‫، كما أن لديها طرقًا لتقييم نماذج التعلم الآلي هذه.
‫لذلك قمنا ببناء واحدة ، كما تحدثنا عنها من قبل على بياناتنا لنوع من المشاكل التي نعمل على
‫حلها.
‫كيف نعرف ما إذا كان هذا النموذج قد تعلم بالفعل أي شيء أو إذا قمنا بوضعه في الإنتاج ، فهل يمكننا
‫الوثوق به بطريقة أو بأخرى؟
‫وكجزء جانبي ، فهي واجهة برمجة تطبيقات (API) وواجهة برمجة تطبيقات (API) مصممة بشكل جيد للغاية.
‫بعبارة أخرى ، بالنسبة لمكتبة البرمجة فقط ، يبدو الأمر أشبه بالتعلم بمجرد الدخول
‫فيها ، وبمجرد أن تتعامل معها ، يوجد الكثير هناك ، لكنك ستبدأ في إدراك ، أوه ، واو
‫، الأشخاص الذين صنعوا هذا قد وضعوا الكثير من التفكير فيه وجعله جميلًا.
‫إذن ما الذي سنغطيه؟
‫حسنًا ، لقد ابتكرنا سير عمل للقرض النفسي.
‫إذن كيف يبدو هذا؟
‫حسنًا ، الخطوة الأولى هي تجهيز بياناتنا.
‫والخطوة التالية هي اختيار نموذج يناسب مشكلتك.
‫وإذا كنت تتساءل ما الذي يحدث هنا مع هذه الشبكة من الدوائر والنقط والألوان المختلفة والأشكال
‫المختلفة؟
‫حسنًا ، لا تقلق.
‫سنرى ما هذا.
‫فقط تماسك.
‫تمسك جيدا.
‫أنا متحمس أيضًا.
‫ثم الخطوة الثالثة هي أن نلائم النموذج.
‫لذلك بمجرد أن نختار نموذجًا باستخدام هذا الويب هنا ، سنقوم بتلائم ذلك مع بياناتنا وتناسبه.
‫القرض النفسي هو كلمة أخرى للنموذج.
‫ابحث عن الأنماط داخل بياناتنا وبعد ذلك بمجرد ملاءمتها ، بمجرد العثور عليها ، ستستخدم الأنماط
‫داخل البيانات هذا النموذج المدرب ، وهي كلمة أخرى لنموذج التعلم الآلي الذي وجد أنماطًا في
‫البيانات لإجراء تنبؤ.
‫ثم سنقيم تلك التنبؤات ، ونرى ما إذا كانت تستحق التمسك بها ، أو ربما لا
‫، كلما احتجنا إلى التحسين من خلال التجربة.
‫وقد يتضمن ذلك قلب المقابض على بعض نماذجنا أو إجراء تجارب.
‫وأخيرًا ، سنرى كيفية حفظ وإعادة تحميل نموذج مدرب لأنه في بعض الأحيان قد يستغرق التعلم الآلي أو تدريب
‫نماذج التعلم الآلي ، بعض الوقت حتى يتعلموا.
‫ولذا سيكون من المفيد أن نحفظ نموذجًا ثم نعيد تحميله حتى نتمكن من مشاركته مع زميل
‫أو مشاركة نتائجنا عبر الإنترنت ، أو وضع نموذجنا في تطبيق من نوع ما.
‫ولن نضطر إلى تعلم أنماط البيانات في كل مرة تستخدمها فيها.
‫إذن هذا ما سنعمل من خلاله.
‫وبعد ذلك بشكل أكثر تحديدًا ، سنقوم بإنهاء سير عمل القرض النفسي.
‫ومن ثم فإن هذه الخطوات هنا تتعمق حقًا في خطوات سير العمل التي رأيناها للتو.
‫لذلك سنبدأ بهذا.
‫سنقوم ، أولاً وقبل كل شيء ، بالمرور مباشرة من خلال هذا لتبدأ به ثم سنقوم
‫بتفكيكه.
‫لذلك سيكون لدينا نهاية إلى نهاية سير عمل التعلم النفسي.
‫ثم سنلقي نظرة على الخطوة الأولى في تجهيز البيانات.
‫جهزها لاستخدامها مع نماذج التعلم الآلي الخاصة بنا.
‫سنرى كيفية اختيار نموذج التعلم الآلي للمشكلة التي نعمل عليها.
‫سوف نتعلم كيفية ملاءمة نموذج للبيانات أ. ك. أنماط التعلم.
‫سوف نتعلم كيفية عمل تنبؤات باستخدام نموذج التعلم الآلي أ. ك. أ باستخدام تلك الأنماط التي
‫تعلمتها.
‫وبعد ذلك سوف نتعلم كيفية تقييم تلك التنبؤات.
‫لذا ، لتقييم ما إذا كان نموذج التعلم الآلي هو أنماط مكتسبة جديرة بالاهتمام
‫، سنرى كيفية تحسين التنبؤات المذكورة ، ثم ننتهي أخيرًا من حفظ النماذج وإعادة تحميلها.
‫سؤال مهم آخر ، أين يمكنك الحصول على المساعدة؟
‫حسنًا ، كما هو الحال دائمًا ، اتبع أفضل ما يمكنك مع الكود.
‫سنعمل بشكل عملي في دفتر Jupyter.
‫لذلك إذا كان بإمكانك كتابة الكود ، إذا كنت في شك ، فقم بتشغيل الكود.
‫هذا جزء من هذه الخطوة.
‫جربها بنفسك.
‫تذكر شعارنا إذا خرجت ، قم بتشغيل الكود.
‫إذا كنت ترغب في معرفة المزيد حول ما تقوم به وظيفة معينة ، فلا تنس الضغط على مفتاح shift في علامة
‫التبويب لقراءة سلسلة docstring.
‫لذلك عندما تكون في منتصف دالة ، سنرى ذلك أثناء التشغيل.
‫عندما ننتقل إلى دفتر الملاحظات ، يمكنك رؤية سلسلة الوثائق.
‫هذا سوف يأخذك مباشرة إلى الوثائق.
‫إذا كنت لا تزال عالقًا ، فيمكنك البحث عنه.
‫وعندما تبحث عن وظيفة قرض نفسية مثل كيفية تقييم نموذج تصنيف التعلم النفسي ،
‫فمن المحتمل أن تصادف موارد مثل Stack Overflow أو دليل المستخدم.
‫وتذكر هذه الموارد.
‫المكتبة شاسعة ، لذا كن صبورًا في البحث عنها.
‫يستغرق الأمر بعض الوقت لمعرفة الأشياء لأني لست مثاليًا.
‫لا بأس أن تبحث عن شيء ما وتحاول اكتشافه بنفسك.
‫وبعد ذلك بمجرد البحث عنه ، إذا وجدت شيئًا ما ، فحاول مرة أخرى.
‫وإذا كنت لا تزال عالقًا ، فلا بأس في طرح السؤال.
‫لا تخف من طرح سؤال.
‫هل أنت متحمس كما أنا؟
‫حسنًا ، إذا كنت كذلك ، فلنبدأ في ذلك.
‫هيا بنا.
‫دعونا نبني بعض نماذج التعلم الآلي ودعونا نجعل خلايانا على دراية بالتعلم النفسي.