لوحة المتصدرين

البارحة وايضا اليوم قبل دقائق قمت باعادة ارسال رسالة لمركز المساعدة ولم يتم التجاوب

السلام عليكم ورحمة الله وبركاته أريد انشاء تطبيق من الصفر للاحتراف بماذا ابدأ من الكورسات المجانية في اليوتيوب ؟ لدي مدة أقصاها أربعة أشهر لاكماله. لدي الفكرة والتصميم ماهي أولا كل البرامج التي احتاجها لإنشاء تطبيق ؟ وماهي ادوات الذكاء الاصطناعي المساعدة؟ وشكرا جزيلا كثيرا لكم

سألت سابقا عن كيفية تقسيم البيانات الهرمية، وخلصنا الى انه يجب تقسيمها بناء على السجلات الرئيسية. لكن ماذا سيحدث اذا اضطررت لتقسيمها بناء على عامل اخر في الوقت ذاته؟ يعني لنفترض أن لدينا بيانات عملاء لكل عميل ID خاصة به ولدينا بيانات فرعية لكل عميل بناء على حساباته في مختلف البنوك فسنقسم البيانات الى تدريب واختبار وربما تصديق "validation" ايضا. ولكن عند تقسيم البيانات باستخدام TrainTestSplit او GroupShuffleSplit سيتم تقسيم البيانات بشكل عشوائي. ولكن لنفترض أننا نمتلك 1000 عميل و فقط عدد قليل منهم يمتلك رصيد حساب عالٍ فمنحنى التوزيع ليس توزيعا طبيعيًا NOT Gaussian distribution. عند تقسيم البيانات بشكل عشوائي بناء على الID ربما تذهب بيانات اصحاب الارصدة المرتفعة الى احدى المجموعات بشكل مبالغ به. ومن المهم لنا ضمان أن تكون الشبكة العصبية قادرة على التنبؤ بجميع فئات الارصدة وخصوصا المرتفعة منها، فإذا ذهب معظمها الى التدريب ولم يبقَ الكثير للاختبار لن نكون على يقين من قدرة الشبكة على التنبؤ بالارصدة المرتفعة لقلّة عددها في بيانات الاختبار والعكس صحيح اذا كان معظمها في الاختبار فالشبكة لن تستطيع التعلم بشكل جيد لقّة الارصدة المرتفعة في بيانات التدريب؟ كيف يمكننا ضبط هذه العملية بما يضمن توازن هذه الفئة من البيانات في جميع مجموعات التدريب والاختبار والتصديق؟ او ربما تصنيف هذه الفئة بشكل يدوي وترك بقية العملاء للشبكة بشكل عشوائي؟ وهذا كله بضمان بقاء نسب التصنيف بين المجموعات الثلاثة ثابتا لنفترض 70% تدريب و 15% لكل من التصديق والاختبار مع بقاء التصنيف بناء على الID حتى لا واجه مشاكل تسرب البيانات.

الإيقاف نهائي وليس مؤقت، ولا يوجد سبب واحد معلن ورسمي من جوجل، ولكن على الأرجح التركيز لم يعد مقتصر على إطار عمل واحد فقط، المجال الآن أوسع بكثير، ويشمل مفاهيم مثل MLOps، ونشر النماذج على السحابة، والتعامل مع البيانات الضخمة، واستخدام أدوات مختلفة، لذا شهادة تركز فقط على بناء النماذج في TensorFlow أصبحت لا تعكس كل المهارات التي يحتاجها مهندس تعلم الآلة حاليًا. أيضًا بدلاً من تقديم امتحان واحد كدليل على الكفاءة، جوجل تفضل الآن توجيه المطورين إلى مسارات تعليمية متكاملة على منصات مثل Coursera و Google Cloud Skills Boost، والتي توفر معرفة أعمق، حتى لو لم تنتهِ بامتحان عملي بنفس الشكل. ويوجد بديل وهو شهادة Google Cloud Professional Machine Learning Engineer، ولا تختبر فقط قدرتك على بناء النماذج، بل تختبر فهمك لكيفية بناء حلول تعلم آلة متكاملة وقابلة للتطوير على منصة Google Cloud.

يوجد الكثير من المنصات العربية التي توفر لك ذلك وتمثل دور الوسيط مثل عربي أدز، وعرب كليكس، JVzoo أو كليك بانك، CJ, Share a sale, admitad وتوجد منصات أخرى بطبيعة الحال. ويوجد منصة مختلفة قليلاً مثل منصة سوقلي المجانية، التي توفر لك منصة شاملة لإدارة عملية التسويق بالعمولة لمنتجاتك، كل ما عليك هو توفير المسوقين فقط. وهناك مجموعات على الفيسبوك للمسوقين بالعمولة تستطيع طرح منشور هناك بشكل مُفصل لما تريده لكن الأهم هو منتجك أنت، ففي حال المنتج جيد ويقدم ميزة تنافسية أو حل لمشكلة لشريحة معينة من العملاء، فيسهل تسويقه وستحقق مبيعات جيدة، فالتسويق بمفرده ليس كافٍ. وستحتاج إلى قراءة التالي: كيف تطلق برنامج التسويق بالعمولة الذي يعظم مبيعاتك؟