تعليم الآلة - الجزء الثالث: برمجة تطبيقات تعليم الآلة بواسطة TensorFlow


تعليم الآلة - الجزء الثالث: برمجة تطبيقات تعليم الآلة بواسطة TensorFlow


الجزء الأول و الثاني كان مقدمة عن الـMachine learning و عرفنا يعني ايه "تعلم الآلة" وازاي بتتعلم بس كل ده نظري، المرة دي هنعرف ازاي كل ده بيحصل من ناحية البرمجة.

لو عندنا data set فيها صفات للكلاب و القطط و المطلوب من الكمبيوتر لما يشوف صورة يعرف اذا كانت صورة كلب ولا قطة، ممكن تحل مشكلة زي دي بالبرمجة العادية؟ يا تري هتعمل كام if-statement عشان توصل للحل! طب تقدر تجيب علاقة واحدة بين الصفات دي من غير mach
ine learning؟ الاجابة صعب طبعاً و عشان كده هنلجأ لكتابة كود ML Algorithms.


ايه هو الـTensorFlow؟

عبارة عن open-source library هتسهل عليك كتابة ML Algorithm بلغة برمجة Python و الـLibrary معتمدة علي graph و اي حد درس برمجة او Computer Science عارف ان الـgraph يتكون من حاجتين nodes و edges بالنسبة لنا كل node هتمثل عمليات حسابية و كل edge هتمثل multidimensional array بين الـnodes وبعضها هنسميها tensors.

الـTensorFlow يتميز بسرعته في البحث بين الـdata set و الرد السريع عشان كده شركات كبيرة بتعتمد عليه زي Google و Intel وغيرهم.
كلمة Tensor في الاساس هي دالة رياضية و كلمة دالة (function) معناها ان الـtensor بياخد input و يطلع output وبالتالي بدون الحاجة لكتابة كود ممكن نغذي الـML Algorithm بداتا و بيانات و نحصل علي output تلقائيًا


مثال - ازاي الكمبيوتر ممكن يتعرف علي الشئ اللي بيظهر قدامه؟

لو قدامك عربية، الكمبيوتر هيشوفها كصورة و اي صورة عبارة عن مجموعة بكسلات pixels متجاورة كل pixel يحمل value معينة فيفرض كل pixel علي انه tensor وبالتالي يبقي عندي مجموعة tensors تمثل بيانات اللي هي بمعني اصح inputs هيرمز للـinputs دي برموز زي x و w الخ... وبالتالي يبقي عندي متغيرات variables يحطها في array و يُكون function نعوض فيها و نحصل علي ناتج.

لينك TensorFlow:
https://www.tensorflow.org

لقراءة الجزء الأول: اضغط هنا 
لقراءة الجزء الثاني: اضغط هنا


إرسال تعليق

0 تعليقات