تعلم الآلة: كيف تنتقل من الصفر إلى البطل

ابدأ بـ "لماذا؟" وتنتهي بـ "أنا جاهز!"

إذا كان فهمك للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يمثل علامة استفهام كبيرة ، فهذا هو منشور المدونة المناسب لك. هنا ، أقوم بزيادة Awesomenessicity ™ تدريجيًا عن طريق لصق مقاطع فيديو ملهمة مع نص ودود.

اجلس واسترخي. تستغرق مقاطع الفيديو هذه وقتًا ، وإذا لم تلهمك للمتابعة إلى القسم التالي ، فهذا عادل بما فيه الكفاية.

ومع ذلك ، إذا وجدت نفسك في أسفل هذه المقالة ، فقد اكتسبت معرفتك الجيدة وشغفك بهذا العالم الجديد. أين تذهب من هناك يعود إليك.

فهم سبب أهمية التعلم الآلي في الوقت الحالي

لطالما كان الذكاء الاصطناعي رائعًا ، من تحريك مجداف في لعبة Pong إلى إضاءةك بمجموعات في Street Fighter.

لطالما كان الذكاء الاصطناعي يدور حول التخمين الوظيفي للمبرمج حول كيفية تصرف شيء ما. ممتع ، لكن المبرمجين ليسوا دائمًا موهوبين في برمجة الذكاء الاصطناعي كما نرى كثيرًا. فقط "فشلت اللعبة الملحمية" من Google لمعرفة مواطن الخلل في الذكاء الاصطناعي والفيزياء وأحيانًا حتى اللاعبين ذوي الخبرة.

بغض النظر ، يتمتع الذكاء الاصطناعي بموهبة جديدة. يمكنك تعليم الكمبيوتر كيفية ممارسة ألعاب الفيديو ، وفهم اللغة ، وحتى كيفية التعرف على الأشخاص أو الأشياء. تأتي هذه المهارة الجديدة في قمة الجبل الجليدي من مفهوم قديم حصل مؤخرًا على قوة المعالجة خارج نطاق النظرية.

أنا أتحدث عن تعلم الآلة .

لست بحاجة إلى ابتكار خوارزميات متقدمة بعد الآن. عليك فقط تعليم الكمبيوتر ليبتكر خوارزمية متقدمة خاصة به.

إذن كيف يعمل شيء كهذا؟ لا تتم كتابة الخوارزمية حقًا بقدر ما هي نوع من ... ولدت. أنا لا أستخدم التربية كقياس. شاهد هذا الفيديو القصير ، الذي يقدم تعليقاً ممتازاً ورسوم متحركة لمفهوم عالي المستوى لإنشاء الذكاء الاصطناعي

نجاح باهر! حق؟هذه عملية مجنونة!

الآن كيف لا يمكننا حتى فهم الخوارزمية عندما تنتهي؟ إحدى الصور المرئية الرائعة كانت عندما تمت كتابة الذكاء الاصطناعي للتغلب على ألعاب ماريو. كإنسان ، نفهم جميعًا كيفية لعب دور التمرير الجانبي ، لكن تحديد الاستراتيجية التنبؤية للذكاء الاصطناعي الناتج هو أمر مجنون.

تأثرت؟ هناك شيء مدهش في هذه الفكرة ، أليس كذلك؟ المشكلة الوحيدة هي أننا لا نعرف التعلم الآلي ، ولا نعرف كيفية ربطه بألعاب الفيديو.

لحسن حظك ، قدم Elon Musk بالفعل شركة غير ربحية للقيام بهذا الأخير. نعم ، في عشرات الأسطر من التعليمات البرمجية ، يمكنك ربط أي ذكاء اصطناعي تريده لعدد لا يحصى من الألعاب / المهام! تحقق من ذلك في العمل!

لماذا يجب عليك استخدام التعلم الآلي؟

لدي إجابتان جيدتان حول لماذا يجب أن تهتم. أولاً ، التعلم الآلي (ML) يجعل أجهزة الكمبيوتر تقوم بأشياء لم نجعل أجهزة الكمبيوتر تقوم بها من قبل. إذا كنت تريد أن تفعل شيئًا جديدًا ، ليس جديدًا عليك فحسب ، بل للعالم كله ، يمكنك القيام بذلك باستخدام ML.

ثانيًا ، إذا لم تؤثر في العالم ، فسوف يؤثر عليك العالم.

في الوقت الحالي ، تستثمر شركات كبيرة في تعلم الآلة ، ونحن نشهد بالفعل تغيير العالم. يحذر قادة الفكر من أنه لا يمكننا السماح لهذا العصر الجديد من الخوارزميات بالوجود خارج أعين الجمهور. تخيل لو أن عددًا قليلاً من الشركات المتجانسة سيطرت على الإنترنت. إذا لم نحمل السلاح ، فلن يكون العلم لنا. أعتقد أن كريستيان هيلمان قال ذلك بشكل أفضل في حديثه عن ML.

"يمكننا أن نأمل أن يستخدم الآخرون هذه القوة من أجل الخير فقط. أنا - على سبيل المثال ، لا أعتبر هذا رهانًا جيدًا. أفضل أن ألعب وأن أكون جزءًا من هذه الثورة. وأنت كذلك ".

حسنًا ، أنا مهتم الآن ...

المفهوم مفيد ورائع. نحن نفهمها على مستوى عالٍ ، لكن ما الذي يحدث بحق السماء؟ كيف يعمل هذا؟

إذا كنت تريد القفز مباشرة ، أقترح عليك تخطي هذا القسم والانتقال إلى القسم التالي "كيف أبدأ". إذا كنت متحمسًا لتكون مسؤول تنفيذي في ML ، فلن تحتاج إلى مقاطع الفيديو هذه.

إذا كنت لا تزال تحاول فهم كيف يمكن أن يكون هذا شيئًا ، فإن الفيديو التالي مثالي لإرشادك عبر المنطق ، باستخدام مشكلة الكتابة اليدوية التقليدية ML.

رائع ، أليس كذلك؟ يوضح هذا الفيديو أن كل طبقة تصبح أبسط وليس أكثر تعقيدًا. مثل الوظيفة هي مضغ البيانات إلى أجزاء أصغر تنتهي بمفهوم مجرد. يمكنك جعل يديك متسخين في التفاعل مع هذه العملية على هذا الموقع (بواسطة Adam Harley).

من الرائع مشاهدة البيانات وهي تمر عبر نموذج مدرب ، ولكن يمكنك حتى مشاهدة الشبكة العصبية الخاصة بك وهي تتدرب.

أحد الأمثلة الواقعية الكلاسيكية للتعلم الآلي أثناء العمل هو مجموعة بيانات القزحية من عام 1936. في عرض تقديمي حضرته نظرة عامة على JavaFXpert حول التعلم الآلي ، تعلمت كيف يمكنك استخدام أداته لتصور التعديل والانتشار الخلفي للأوزان للخلايا العصبية على الشبكة العصبية. يمكنك مشاهدته وهي تدرب النموذج العصبي!

حتى لو لم تكن من هواة Java ، فإن العرض التقديمي الذي يقدمه Jim لكل ما يتعلق بالتعلم الآلي هو مقدمة رائعة لمدة تزيد عن 1.5 ساعة في مفاهيم ML ، والتي تتضمن المزيد من المعلومات حول العديد من الأمثلة المذكورة أعلاه.

هذه المفاهيم مثيرة! هل أنت مستعد لتكون أينشتاين في هذا العصر الجديد؟ تحدث الاختراقات كل يوم ، لذا ابدأ الآن.

كيف أبدأ؟

هناك الكثير من الموارد المتاحة. أولاً ، يجب عليك الاشتراك في بعض الرسائل الإخبارية / حسابات تويتر للحفاظ على نشاط قطار الضجيج الشخصي. لقد بدأت هذا!

تعلم الآلة الممتعة (FunMachineLearn) | تويتر

أحدث التغريدات من Fun Machine Learning (FunMachineLearn). ليس لتعلم الآلة. استمتع بالجمال و… twitter.com

إذا كنت تريد المزيد من المفاهيم عالية المستوى ، أقترح عليك أن تأخذ الدورة غير التقنية AI للجميع على Coursera. سيحصل هذا على بعض المصطلحات والأمثلة في عقلك وأنت تغامر إلى الأمام.

بالنسبة إلى "التعلم المتعمق" ، سأوصي بطريقتين.

البراغي والصواميل

في هذا النهج ، ستفهم تعلم الآلة وصولاً إلى الخوارزميات والرياضيات. أعلم أن هذه الطريقة تبدو صعبة ، ولكن كم سيكون رائعًا الدخول في التفاصيل وتشفير هذه الأشياء من البداية!

إذا كنت تريد أن تكون قوة في ML ، وتجري محادثاتك العميقة ، فهذا هو الطريق المناسب لك.

أوصي بتجربة تطبيق Brilliant.org (دائمًا ما يكون رائعًا لأي محب للعلم) والحصول على دورة الشبكة العصبية الاصطناعية. هذه الدورة ليس لها حدود زمنية وتساعدك على تعلم تعلم الآلة بينما تقضي الوقت في طابور هاتفك.

هذا يكلف المال بعد المستوى 1.

اجمع ما سبق مع التسجيل المتزامن في دورة أندرو نج في ستانفورد حول "التعلم الآلي في 11 أسبوعًا". هذه هي الدورة التي أوصى بها جيم ويفر في مقطع الفيديو أعلاه. لقد تلقيت أيضًا هذه الدورة التي اقترحتها لي جين لوبر بشكل مستقل.

يحذر الجميع من أن هذه الدورة التدريبية صعبة. بالنسبة للبعض منكم ، يعتبر هذا بمثابة سدادة عرض ، ولكن بالنسبة للآخرين ، لهذا السبب ستضع نفسك من خلاله وتجمع شهادة تفيد بأنك فعلت ذلك.

هذه الدورة مجانية 100٪. ما عليك إلا أن تدفع مقابل شهادة إذا كنت تريد واحدة.

مع هاتين الدورتين ، سيكون لديك الكثير من العمل للقيام به. يجب أن ينبهر الجميع إذا نجحت في ذلك لأن هذا ليس بالأمر السهل.

ولكن الأهم من ذلك ، إذا نجحت في ذلك ، فسيكون لديك فهم عميق لتطبيق التعلم الآلي الذي سوف يدفعك إلى تطبيقه بنجاح بطرق جديدة ومتغيرة للعالم.

متسابق سريع

إذا لم تكن مهتمًا بكتابة الخوارزميات ، ولكنك تريد استخدامها لإنشاء موقع / تطبيق تحبس الأنفاس التالي ، فيجب عليك الانتقال إلى TensorFlow والدورة التدريبية المكثفة.

TensorFlow هي مكتبة برمجيات مفتوحة المصدر بحكم الواقع للتعلم الآلي. يمكن استخدامه بطرق لا حصر لها وحتى مع JavaScript. ها هي دورة مكثفة.

يمكن العثور على الكثير من المعلومات حول الدورات التدريبية والتصنيفات المتاحة هنا.

إذا لم يكن الالتحاق بالدورة هو أسلوبك ، فلا تزال محظوظًا. لست مضطرًا لتعلم التفاصيل الجوهرية لـ ML من أجل استخدامه اليوم. يمكنك استخدام ML بكفاءة كخدمة بعدة طرق مع عمالقة التكنولوجيا الذين قاموا بتدريب نماذج جاهزة.

ما زلت أحذرك من أنه ليس هناك ما يضمن أن بياناتك آمنة أو حتى بياناتك ، ولكن عروض خدمات ML جذابة للغاية!

قد يكون استخدام خدمة ML هو الحل الأفضل بالنسبة لك إذا كنت متحمسًا وقادرًا على تحميل بياناتك إلى Amazon / Microsoft / Google. أحب أن أفكر في هذه الخدمات كعقار بوابة إلى ML المتقدم. في كلتا الحالتين ، من الجيد أن تبدأ الآن.

التحديثات!

لقد أنشأت مقدمة مدتها 5 أيام لدورة مصغرة للذكاء الاصطناعي !!!

//academy.infinite.red/p/ai-demystified-free-5-day-mini-course

إليك بعض البرامج التعليمية الرائعة التي وجدتها والتي يجب عليك التحقق منها

  • دروس BrainJS - الشبكات العصبية في JS
  • كود دروس TensorFlow + فيديو
  • Deep Learning Ocean - دورة كيك ستارتر

لنكن مبدعين

يجب أن أقول شكراً لجميع الأشخاص ومقاطع الفيديو المذكورة أعلاه. لقد كانوا مصدر إلهامي للبدء ، وعلى الرغم من أنني ما زلت مبتدئًا في عالم ML ، إلا أنني سعيد بإضاءة الطريق للآخرين بينما نحتضن هذا العصر المذهل الذي نجد أنفسنا فيه.

من الضروري التواصل مع الناس والتواصل معهم إذا كنت تتعلم هذه الحرفة. بدون الوجوه الودودة والإجابات واللوحات الصوتية ، يمكن أن يكون أي شيء صعبًا. مجرد القدرة على السؤال والحصول على رد هو تغيير قواعد اللعبة. أضفني وأضف الأشخاص المذكورين أعلاه. الناس الودودين مع النصائح الودية يساعد!

نرى؟

سوبر شائع! أتساءل ماذا يعني التعلم نوع قذيفة؟ لكن نعم ، من الجيد معرفة ذلك ، والتعرف عليه ، والتخفيف من حدته

- جينيفر (sugargreenbean) 8 أبريل 2018

آمل أن يكون هذا المقال قد ألهمك ومن حولك لتعلم ML! أود أيضًا أن تنضم إلي في العثور على كود ML رائع وممتع. ضع نجمة ، شاهد ، وساهم في الريبو الخاص بي هنا: //github.com/GantMan/fun-machine-learing

هل لديك دقيقة؟ تحقق من عدد قليل من مشاركاتي:

  • سوليدرتي - CLI لسلامة المطور
  • 5 أشياء تمتص حول العمل عن بعد