مقدمة
التعلم الآلي هو في نواح عديدة تقاطع تخصصين - علوم البيانات وهندسة البرمجيات. الهدف من التعلم الآلي هو استخدام البيانات لإنشاء نموذج تنبؤي يمكن دمجه في تطبيق أو خدمة برمجية. لتحقيق هذا الهدف يتطلب التعاون بين علماء البيانات الذين يستكشفون البيانات ويعدونها قبل استخدامها لتدريب نموذج التعلم الآلي، ومطوري البرامج الذين يدمجون النماذج في التطبيقات حيث يتم استخدامها للتنبؤ بقيم البيانات الجديدة (عملية تعرف باسم الاستدلال).
في هذه الوحدة، ستستكشف بعض المفاهيم الأساسية التي يستند إليها التعلم الآلي، وتتعلم كيفية تحديد أنواع مختلفة من نماذج التعلم الآلي، وتدرس الطرق التي يتم من خلالها تدريب نماذج التعلم الآلي وتقييمها. وأخيرا، ستتعلم كيفية استخدام التعلم الآلي من Microsoft Azure لتدريب نموذج التعلم الآلي ونشره، دون الحاجة إلى كتابة أي تعليمة برمجية.
إشعار
يعتمد التعلم الآلي على التقنيات الرياضية والإحصائية، وبعضها موضح على مستوى عال في هذه الوحدة. لا تقلق إذا لم تكن خبيرا رياضيا على الرغم من ذلك! الهدف من الوحدة هو مساعدتك على اكتساب حدس لكيفية عمل التعلم الآلي - سنحافظ على الرياضيات إلى الحد الأدنى المطلوب لفهم المفاهيم الأساسية.