هل إطار العمل TensorFlow غير مناسب للمبتدئين في مجال تعلم الآلة؟

بالطبع، وأيضًا هناك متطلبات لازمة للتعامل معه حيث يتطلب فهمًا عميقًا لمفاهيم تعلم الآلة ومنها:

• البرمجة بلغة Python
• الجبر الخطي
• حساب التفاضل والتكامل
• نظرية الاحتمالات

وتتوفر العديد من الوثائق لـ TensorFlow، ولكن معظمها موجه للمستخدمين ذوي الخبرة.

لذا يتم التعلم أولاً من خلال Keras وScikit-learn أو PyTorch.

حيث أنّ Keras هو واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى مبنية على TensorFlow، و Scikit-learn هي مكتبة Python شائعة الاستخدام لتعلم الآلة، أما PyTorch فهو إطار عمل مشابه لـ TensorFlow ولكنه أسهل في الاستخدام.

بالطبع السابق مع مكتبات مثل pandas للتعامل مع البيانات.

بتاريخ 3 دقائق مضت قال Mustafa Suleiman:

بالطبع، وأيضًا هناك متطلبات لازمة للتعامل معه حيث يتطلب فهمًا عميقًا لمفاهيم تعلم الآلة ومنها:

• البرمجة بلغة Python
• الجبر الخطي
• حساب التفاضل والتكامل
• نظرية الاحتمالات

ايوه انا فهم الكلم ده

بتاريخ 3 دقائق مضت قال Mustafa Suleiman:

بالطبع، وأيضًا هناك متطلبات لازمة للتعامل معه حيث يتطلب فهمًا عميقًا لمفاهيم تعلم الآلة ومنها:

• البرمجة بلغة Python
• الجبر الخطي
• حساب التفاضل والتكامل
• نظرية الاحتمالات

وتتوفر العديد من الوثائق لـ TensorFlow، ولكن معظمها موجه للمستخدمين ذوي الخبرة.

لذا يتم التعلم أولاً من خلال Keras وScikit-learn أو PyTorch.

حيث أنّ Keras هو واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى مبنية على TensorFlow، و Scikit-learn هي مكتبة Python شائعة الاستخدام لتعلم الآلة، أما PyTorch فهو إطار عمل مشابه لـ TensorFlow ولكنه أسهل في الاستخدام.

بالطبع السابق مع مكتبات مثل pandas للتعامل مع البيانات.

تمام , شكرااا جدا لحضرتك

إطار العمل TensorFlow يعتبر واحدا من الأطر الشهيرة والقوية في مجال تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي ومن الممكن استخدامه من قبل المبتدئين، ولكن قد يكون هناك بعض التحديات للمبتدئين في التعامل معه بسبب مستوى تعقيده النسبي.

فبما أنك مبتدئ في تعلم الآلة يمكنك البدء ببعض أطر العمل الأسهل منها للبدء بها وفهمها جيدا ك:

• Scikit-learn: هو إطار عمل بسيط وسهل الاستخدام لتعلم الآلة بحيث يوفر مجموعة واسعة من الخوارزميات المتوفرة ويسمح بتنفيذ العديد من العمليات الأساسية في تعلم الآلة بشكل سهل وسلس.
• Keras: ويعتبر Keras إطار عمل عالي المستوى يوفر واجهة برمجة التطبيقات (API) بسيطة وسهلة الاستخدام، ويمكن استخدامه لبناء النماذج بسرعة دون الحاجة إلى التعامل مع التفاصيل الداخلية للعمليات في TensorFlow.
• PyTorch: بالرغم من أنه يتطلب قليلا من المعرفة بالبرمجة، إلا أن PyTorch يعتبر أحد الأطر العمل الشهيرة والمناسبة للمبتدئين بحيث يتميز ببنية بسيطة ومرونة عالية، ويحظى بمجتمع نشط للمستخدمين والمساهمين.

لذلك يمكنك البدء بإحدى هاته الأطر ومع مرور الوقت واكتساب المزيد من المهارات، يمكنك استكشاف وتعلم TensorFlow والاستفادة من قوته في تطبيقات تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي، ويمكنك معرفة المزيد من المعلومات من خلال هذه المقالة:

السؤال هو: هل تقصد "تعلّم الآلة" (Machine Learning) أم تقصد "التعلّم العميق" (Deep Learning)، فهذان ليسا نفس الشيء، وإن كان الثاني فرعا عن الأوّل.

مكتبة TensorFlow (وكذلك PyTorch وأشباههما، وكذلك Keras التي صارت أصلا جزء من TensorFlow وتأتي معه مع التحديثات الأخيرة) هي مكتبات للتعلّم العميق وليست لتعلّم الآلة عموما. إذا كنت تريد دراسة تعلّم الآلة فمن الأحسن أن تبدأ باستخدام مكتبة مثل Scikit-learn، فهذه المكتبة توفّر خوارزميات تعلّم الآلة الأساسية التي يتم استخدامها في مختلف المجالات. فهي توفّر خوارزميات كثيرة في مجالات التصنيف (Classification)، الانحدار (Regression)، التجميع (Clustering)، وتخفيض الأبعاد (Dimensionality reduction). الخوارزميات المتوفرة متنوعة وبسيطة الاستخدام، ومعظم هذه الخوارزميات ليست متوفّرة على TensorFlow ولا PyTorch ولا أي مكتبة من مكتبات التعلّم العميق الأخرى، لأنها ببساطة ليست من اختصاصها. مكتبات التعلّم العميق مخصّصة أكثر لإنشاء نماذج كبيرة ومعقّدة ويمكن تدريبها باستخدام وحدة معالجة الرسوميات GPU (scikit-learn لا تدعم GPU لأن خوارزمياتها بسيطة نسبيا).

كنصيحة، لا تنتقل إلى مجال التعلّم العميق قبل دراسة مجال تعلّم الآلة، لأن تعلّم الآلة أكثر انفتاحا وشمولا لكثير من المفاهيم التي لا يتم تناولها في التعلّم العميق. تخيّل أن تعلّم الآلة يشبه دروس الفيزياء العامّة التي نتعلّمها في المدرسة، بينما التعلّم العميق هو مثل التخصّص في الفيزياء الذريّة. فلا يفترض أن يذهب الواحد ليتخصص في الفيزياء الذريّة وهو لم يدرس مفاهيم الفيزياء العامّة.

توجد مقالات على أكاديمية حسوب تتناول موضوع تعلّم الآلة باستخدام Scikit-learn، وهذه بعض منها:

بتاريخ 11 ساعة قال حمزة عباد:

"تعلّم الآلة" (Machine Learning)

تعلم الاله

شكرااا جدا لحضرتكم

بتاريخ 11 ساعة قال حمزة عباد:

كنصيحة، لا تنتقل إلى مجال التعلّم العميق قبل دراسة مجال تعلّم الآلة

ايوه انا هبتدا بتعلم الاله الاول انا شاء الله

انا فهمت انTensorFlow  بتستخدم في التعلم العميق وانا فهم الفرق بين تعلم الاله والتعلم الالعميق

شكرااا جداا