هل Algorithms and data structures مهم لتعيلم data science و ML?

تعلم الآلة قائم على "تحويل البيانات" من شكل لآخر عبر "خوارزميات" عديدة حسب مجال المشكلة

بالتأكيد معرفتك بتشكيل البيانات أمر أساسي في حال رغبت بالدخول في مجال تعليم الآلة فأبسط عملية تعلم آلة ستحتاج للخطوات التالية:

1. جمع البيانات وتجهيزها (هنا مهم جدا معرفتك بتشكيل ومعالجة هياكل البيانات)
2. اختيار انسب خوارزمية تعلم آلة لبناء نموذج يستخرج المعلومات التي تريدها (هنا مهم معرفتك بالخوارزميات)

يمكنك الاطلاع على مقالات تعلم الآلة لمعرفة الخوارزميات الشائعة المستخدمة، واشكال البيانات المختلفة التي قد تصادفها

شكرا على رد حضرتك

طيب دلوقتي انا خلصت تحليل البيانات هل قبل ما ابدا في ML ادرس الخوارزميات و هياكل البيانات و لا حضرتك شايف الأحسن ايه 

بتاريخ الآن قال Mc Ahmed:

شكرا على رد حضرتك

طيب دلوقتي انا خلصت تحليل البيانات هل قبل ما ابدا في ML ادرس الخوارزميات و هياكل البيانات و لا حضرتك شايف الأحسن ايه 

طبعا فهي المفاهيم الأساس التي ستستخدمها في تعلم الآلة، وحتى تطبيقات تحليل البيانات

يعني حضرتك شايف تأجيل ML لحد ما تعلم Algorithms و التدريب على تحليل البيانات  مظبوط كده 

بتاريخ الآن قال Mc Ahmed:

يعني حضرتك شايف تأجيل ML لحد ما تعلم Algorithms و التدريب على تحليل البيانات  مظبوط كده 

نعم يفضل، ستجد في مخزونك أساسا قويا وتكون قادر على تنفيذ تطبيقات تعلم الآلة المختلفة

حتى هناك تقاطعات بين تحليل البيانات وتعلم الالة ستجد انك قادر على تنفيذها فورا، يمكنك قراءة المقال السابق المشار اليه لتأخذ فكرة عامة عن مجال تعلم الالة

سأقوم بنصيحتك من وجهة نظر عملية:

• هناك طريقتين للتعلم، من الأعلى للأسفل و العكس، أي الإبتداء من الجبر، الإحصاء و الإحتمالات و بالإضافة للخوارزميات و هيكلية البيانات، و من ثم يمكنك الإطلاع على تعلم الألة و علم البيانات.
• أو يمكنك الإبتداء من تعلم الألة، علم البيانات و من ثم محاولة فهم كل خوارزمية من خوارزميات تعلم الألة و طريقة عملها، و في التعامل مع البيانات، يمكن اللجوء لهيكلية البيانات، إذ أنها تعطيك الطريقة الأمثل من حيث الوقت و مساحة الذاكرة و غيرها من الخصائص التي تجعلك تختار طريقة عن غيرها.

في كل الأحوال هناك عدد من الأشياء يمكنك أخذها بعين الإعتبار لتحديد الطريقة المناسبة لك:

• إن كنت تركز على إنشاء تطبيقات صغيرة فقط للتعلم يمكنك التعامل مباشرة مع الدوال الجاهزة في علم البيانات وهي التي تقوم بكل المهمات الصعبة مثل تحويل البيانات إلى مستوى أعلى kernel move the data to higher dimension.
• بالطريقة السابقة يمكنك إنشاء تطبيقات مختلفة مثل التعرف على الصور و توقع القيم المستقبلية لأسعار الأسهم، تقسيم العملاء إلى فئات و غيرها.
• الشركات المتوسطة و الصغيرة يركزون على إنتاج تطبيقات أكثر من جودتها بالتالي الطريقة السابقة تنفع في هذه الحالة (بالضرورة لا أعني التعميم فقد يوجد بعض الجهات التي تركز على جودة البرامج المقدمة). الشركات الكبيرة تركز على منهجية و طريقة الحل، و تبحث على حلول مستدامة و بالتالي يهمها تقليل التكلفة الناتجة من زمن التنفيذ و المساحة التخزينية، بالأخص في حالة التعامل مع البيانات الضخمة.
• في حال أردت التعلم للمواصلة في المجال الأكاديمي أنصحك بالبدء من الأساسيات ثم المواصلة، لأنك في هذه الحالة تحاول إيجاد افضل الحلول و ليس أي حل يعمل.
• في حال كنت تريد عمل تطبيقات متوازنة أو موزعة أنصحك بالبدء بالأساسيات لانها ستساعدك في حال التوسع او إنشاء تطبيقات على خدمات سحابية.
• في كل الأحوال الخيار يعتمد على ماذا تريد و الطريقة الأنسب لتعملك أنت شخصياً، كل شخص سيعطي الإجابة من وجهة نظره، لا توجد إجابة صحيحة أو خطأ أو إجابة مثالية، هي فقط عرض للخبرات و أنت من يحدد ما الذي سيفيدك.

أتمنى أن تكون قد أستفدت.

شكرا علي رد حضرتك

طيب سوالي انا خريج تجاره و مادرستش اي شيء عن computer science و بدات تعليم البايثون و تحليل البيانات , فا حضرتك شايفه عشان اقدر اوصل لمستوي جيد في علم البيانات ابدا و لا ادرس الاساسيات

 شكرا

بتاريخ 20 ساعات قال Mc Ahmed:

شكرا علي رد حضرتك

طيب سوالي انا خريج تجاره و مادرستش اي شيء عن computer science و بدات تعليم البايثون و تحليل البيانات , فا حضرتك شايفه عشان اقدر اوصل لمستوي جيد في علم البيانات ابدا و لا ادرس الاساسيات

 شكرا

كما ذكرت الآنسة ريم إما أن تبدأ من الأسفل أي من الأساسيات وصولا لحقل تعلم الآلة وستجد لديك مفاهيم أساسية لتطبيقها، أو من الأعلى أي تبدأ من خوارزميات تعلم الآلة والتعمق في كل مفهوم أساسي تصادفه لخدمة الخوارزمية

بتاريخ On 9/9/2021 at 10:05 قال Reem Elmahdi:

• هناك طريقتين للتعلم، من الأعلى للأسفل و العكس، أي الإبتداء من الجبر، الإحصاء و الإحتمالات و بالإضافة للخوارزميات و هيكلية البيانات، و من ثم يمكنك الإطلاع على تعلم الألة و علم البيانات.
• أو يمكنك الإبتداء من تعلم الألة، علم البيانات و من ثم محاولة فهم كل خوارزمية من خوارزميات تعلم الألة و طريقة عملها، و في التعامل مع البيانات، يمكن اللجوء لهيكلية البيانات، إذ أنها تعطيك الطريقة الأمثل من حيث الوقت و مساحة الذاكرة و غيرها من الخصائص التي تجعلك تختار طريقة عن غيرها.