تعليم الآلة - الجزء الثاني: الطرق المتبعة لتعليم الآلة والفرق بينهم

هنوضح في الجزء ده ازاي الآلة بتتعلم و تطبيقات علي machine learning

اولًا يوجد 3 طرق للتعلم:

1. Supervised learning
ده اسهل نوع، مثلاً نتخيل ان الكمبيوتر زي الطفل عايز تعلمه أنواع الفواكه فالطبيعي انك تمسك تفاحة في ايدك و تقوله إسمها "تفاحة" وبعدين تمسك فاكهة تانية و تقول اسمها وهكذا عشان بعد كده لما يشوفها يبقي عارف اسمها. مجموعة الفواكه دي هنسميها dataset والـtarget هنا ان الكمبيوتر يعرف يصنف كل فاكهة باسمها الصحيح...إذًا كلمة supervised معناه أن فيه dataset و target مباشر زي اسم الفاكهة.

2. Unsupervised learning
المرة دي الطفل (الكمبيوتر) معاه buckets بيجمع فيها الفواكه المتشابهة في اللون، الحجم، الخ... يعني عندك dataset فيها مواصفات كل فاكهة لكن target هنا غير معروف هيكون فيه كل bucket ايه و عددهم قد ايه!

3. Reinforcement learning
المرة دي هنتخيل الكمبيوتر طفل بيتعلم الصح من الغلط، مثلًا لما بيعمل حاجة صح بياخد شكولاته و لو عمل حاجة غلط مش هياخد الشكولاتة يعني كل action بياخده بيكون فيه reward يا اما positive فيعرف ان ده صح او negative فيعرف ان ده غلط و بالطريقة دي بيتعلم

ثانيًا التطبيقات:

كلنا بنشوف الـfacebook لما بتنزل صورة بيعمل face recognition و يقترح عليك tag لحد موجود في الصورة، او مثال تاني زي السيارات ذاتية القيادة، او التنبؤ بالطقس و أمثلة غيرها كتير.

لقراءة الجزء الأول: اضغط هنا 
لقراءة الجزء الثالث: اضغط هنا