تزداد الأنظمة الحاسوبية المحيطة بنا ذكاءً يومًا بعد يوم -بعد تزويدها بأدوات تعلم صنعية- وامتد تطبيق الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة إلى أغلب الأنظمة والتطبيقات المحيطة بنا فقلما تجد تطبيقًا شائعًا لا يتصف بشيء من الذكاء مثل لوحة الكتابة على الجوال التي تقترح عليك كلمات تالية عند كتابة كلمة معينة أو تصحح لك كلمة إن أخطأت بها وأيضًا مثل محركات البحث والمتاجر الإلكترونية التي تقترح على المستخدم اقتراحات توافق ما يطلبه وكأنها تقرأ أفكاره، وهذا بالنسبة للمستخدم النهائي أما بالنسبة لأصحاب العمل فالتطبيقات كبيرة منها أنظمة مراقبة المعاملات المشبوهة في المصارف والحوالات المالية وأنظمة تحليل العملاء وتصنيفهم وأنظمة التنبؤ وغيرها، هذا لم أذكر ما يتعلق بالروبوتات والسيارات وأنظمة الطيران والملاحة ذاتية القيادة وغيرها الكثير مما لا يتسع حصره وذكره. كل ذلك لم يأت من فراغ بل يقف خلفه جيوش من المهندسين والخبراء وبذلك اعتني بعلم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة أيما اعتناء وألفت فيه مئات الكتب ونشرت آلاف المقالات والأبحاث ومنها هذا الكتاب الذي بين يديك!
هذا الكتاب هو الجزء الثاني من كتاب مدخل إلى الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة فبعد تأسيس المفاهيم والمصطلحات التي يقوم عليها مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في الجزء الأول، ننطلق في الجزء الثاني بتطبيق مشاريع عملية تطبيقية مبنية على بيانات واقعية ويناقش أفكار قابلة للتطبيق في الحياة العملية.
فصول هذا الكتاب مبنية على عدة مساهمات ساهم بها كل مؤلف:
- الفصول الأربعة الأولى تعتمد على كتاب Python Machine Learning Projects لكاتبه Michelle Morales ونقله للعربية بتصرف محمد لحلح المؤلف للجزء الأول والدكتور باسل الخطيب.
- الفصل الخامس والسادس وهو من كتابة خالد شمعة أثرى بها الكتاب من خبرته الكبيرة في المجال.
- الفصل الحادي عشر مبني على ترجمة سلسلة A Complete Machine Learning Project Walk-Through in Python لكاتبه Will Koehrsen ونقلها للعربية بتصرف الدكتور باسل الخطيب.
- الفصول المتبقية هي من كتابة الدكتور باسل الخطيب المختص في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة والأستاذ في جامعات عدة مرموقة منها جامعة دمشق.
ما يميز هذا الكتاب قربه من القارئ العربي، إذ لم يقتصر على الترجمة ونقل تطبيقات أجنبية جاهزة أو تعتمد على نصوص أجنبية بل يعرض تطبيقات على نصوص باللغة العربية وهذا ما يفتقر إليه المحتوى العربي في هذا المجال.
مستوى هذا الكتاب متقدم لذا يجب أن تملك معرفة أساسية بمجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة وخبرة بلغة بايثون فالمشاريع كلها مطبقة فيها، فإن كنت مبتدئًا فننصح قبل هذا الكتاب قراءة الكتابيين التاليين:
ترتيب القراءة الأمثل للكتاب يكون من أوله لآخره وفق ما رتبناه لك ولكن يمكنك قراءة الكتاب بأي ترتيب ففصوله لا تعتمد على بعضها باستثناء الفصل الأول الذي يشرح كيفية إعداد بيئة العمل لسائر المشاريع والفصل الأخير الذي يختتم الكتاب بمناقشة مسألة تقييم نماذج تعلم الآلة وحساب مجموعة من مقاييس تقييم الأداء والتي تخبرنا بأداء نموذج التعلم المبني ودرجة تعلمه.
يمكنك تطبيق المشاريع محليًا على حاسوبك مباشرةً أثناء قراءة المشروع وتعلمه وستجد غالبًا في بداية أو نهاية المشروع رابط لتنزيل شيفرته ومقارنتها مع الشيفرة التي كتبتها ولتكون لك مرجعًا، كما يمكنك الاستعانة بمنصة Google Colab لتنفيذ المشاريع واختصار وقت التنفيذ وإعداد البيئة وقد وفرنا لبعض المشاريع رابطًا على تلك المنصة.
يمكنك قراءة فصول الكتاب على شكل مقالات وتجد روابطها تاليًا:
- إعداد بيئة العمل للمشاريع مع بايثون
- بناء مصنف بالاعتماد على طرق تعلم الآلة بلغة البايثون باستخدام مكتبة Scikit-Learn
- بناء شبكة عصبية للتعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد باستخدام مكتبة TensorFlow
- بناء روبوتات للعب الألعاب باستخدام طريقة التعلم المعزز ومشتقاتها باستخدام مكتبة TensorFlow
- تصنيف الصور والتعرف على الوجه في مجال الذكاء الاصطناعي
- إعداد شبكة عصبية صنعية وتدريبها للتعرف على الوجوه
- تحليل المشاعر في اللغة العربية باستخدام التعلّم العميق
- استخدام خوارزميات العنقدة لتجزئة الزبائن
- تصنيف الشخصيات بالاعتماد على تغريداتهم العربية باستخدام التعلم العميق
- استكشاف قواعد الترابط في مبيعات المتاجر باستخدام تقنيات تعلم الآلة
- تحليل بيانات الطاقة لمدينة نيويورك
- تقييم واختيار نماذج تعلم الآلة
