الذكاء الاصطناعي · الدرس 05
تعلم الآلة Machine Learning
تعلم الآلة يعني إعطاء الأنظمة بيانات كثيرة حتى تتعلّم الأنماط وتستخرج النتائج بدلاً من البرمجة اليدوية لكل قرار.
الفكرة في سطر
النموذج يتعلّم من الأمثلة
عندما نُعطي النموذج بيانات كثيرة، يحلل الأنماط، ثم يطبق هذا الفهم على بيانات جديدة. هذا هو أساس التعلم الآلي.
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
X, y = load_iris(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
print(X_train.shape)(120, 4)
المفاهيم الأساسية
ماذا تحتاج أن تعرف؟
01
البيانات
البيانات data
هي المادة الخام للنموذج، وكلما كانت أكثر جودة كلما كانت النتائج أفضل.
02
النموذج
النموذج model
هو الخوارزمية التي تتعلّم الأنماط من البيانات.
03
التدريب
التدريب training
يعني إعطاء النموذج أمثلة كثيرة حتى يكتسب القدرة على التنبؤ.
04
التقييم
التقييم evaluation
هو اختبار النموذج على بيانات جديدة لمعرفة مدى دقته.
مختبر AIRealm
اختر نوع المشكلة
غيّر نوع المهمة، وسيُظهر لك مثالاً سريعاً عن نوع التعلم المناسب.
output
التصنيف: يصنف البيانات إلى فئات محددة.
مثال: تصنيف الصور، التنبؤ بالسعر، أو تجميع العملاء.
تحدي سريع
فكر في مثال
اكتب مثالاً واحداً على تطبيق تعلم الآلة في حياتك اليومية، مثل: توصية فيديوهات أو تشخيص مرض.
Example: spam detection
Model learns from emails and predicts if a message is spam.