في مجال تعلم الاله هل الازم اتعلم جميع انوع تعلم الاله ؟

تعلم الآلة (Machine Learning) هو مجال كبير وفيه أنواع كتير، زي ما أنت قلت:
1. التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning):
   ده النوع اللي فيه البيانات بتكون متصنفة، يعني كل بيان لدينا بيكون معروف نوعه أو الفئة اللي بينتمي ليها. المثال الشائع هو تصنيف الصور، يعني لدينا مجموعة صور وعايزين نعرف كل صورة فيها قطة ولا كلب.
2. التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning):
   هنا البيانات ما بتبقاش متصنفة، يعني مش عارفين كل بيان ينتمي لفئة إيه. بنستخدم النوع ده لايجاد أنماط أو تجمعات في البيانات. مثال على ده هو تجميع العملاء حسب تصرفاتهم في الشراء.
3. التعلم شبه الخاضع للإشراف (Semi-Supervised Learning):
   ده نوع بين الاثنين، يعني لدينا بعض البيانات متصنفة وبعض البيانات غير متصنفة. بنستخدم النوع ده لما يكون لدينا بيانات كتير بس ليس لدينا الوقت أو الموارد نصنفها كلها.
4. التعلم المعزز (Reinforcement Learning):
   ده نوع مختلف قليلا، فيه الآلة بتتعلم عن طريق التجربة والخطأ. بتاخد قرارات وبناء على نتيجة القرار (إيجابي أو سلبي) بتتعلم تحسن من قراراتها المستقبلية. مثال على ده هو الألعاب، زي لعبة الشطرنج، الآلة بتتعلم تلعب وتفوز عن طريق التجربة.

هل لازم تتعلم كل الأنواع؟
الجواب البسيط هو: لأ، مش لازم تتعلم كل الأنواع من الأول. أفضل حاجة تبدأ تتعلم الأساسيات في كل نوع، وبعد كده تقدر تتخصص في النوع اللي يناسب اهتمامك أو المجال اللي عايز تشتغل فيه. 

مثال:
- اذا كنت مهتم بتحليل البيانات والتنبؤات، ممكن تركز على التعلم الخاضع للإشراف.
- اذا كنت شغلك هيكون أكتر في تجميع البيانات وتصنيفها، يبقى التعلم غير الخاضع للإشراف هيكون مناسب ليك.
- اذا كنت عندك مشروع فيه بيانات كتير مش متصنفة وتريد ان تستفيد منها، ممكن تتعلم التعلم شبه الخاضع للإشراف.
- اذا كنت مهتم بالألعاب أو الروبوتات أو الأنظمة اللي بتاخد قرارات بشكل مستقل، يبقى التعلم المُعزز هيكون مناسب ليك.

في النهاية، اختيارك للتخصص يعتمد على اهتماماتك والمجال الذي تريد العمل فيه. لا توجد مشكلة في أن تبدأ بتعلم الأساسيات في جميع الأنواع، ثم تختار النوع الذي ترى أنك ستتميز فيه.

بتاريخ 3 دقائق مضت قال Khaled Osama3:

تعلم الآلة (Machine Learning) هو مجال كبير وفيه أنواع كتير، زي ما أنت قلت:
1. التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning):
   ده النوع اللي فيه البيانات بتكون متصنفة، يعني كل بيان لدينا بيكون معروف نوعه أو الفئة اللي بينتمي ليها. المثال الشائع هو تصنيف الصور، يعني لدينا مجموعة صور وعايزين نعرف كل صورة فيها قطة ولا كلب.
2. التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning):
   هنا البيانات ما بتبقاش متصنفة، يعني مش عارفين كل بيان ينتمي لفئة إيه. بنستخدم النوع ده لايجاد أنماط أو تجمعات في البيانات. مثال على ده هو تجميع العملاء حسب تصرفاتهم في الشراء.
3. التعلم شبه الخاضع للإشراف (Semi-Supervised Learning):
   ده نوع بين الاثنين، يعني لدينا بعض البيانات متصنفة وبعض البيانات غير متصنفة. بنستخدم النوع ده لما يكون لدينا بيانات كتير بس ليس لدينا الوقت أو الموارد نصنفها كلها.
4. التعلم المعزز (Reinforcement Learning):
   ده نوع مختلف قليلا، فيه الآلة بتتعلم عن طريق التجربة والخطأ. بتاخد قرارات وبناء على نتيجة القرار (إيجابي أو سلبي) بتتعلم تحسن من قراراتها المستقبلية. مثال على ده هو الألعاب، زي لعبة الشطرنج، الآلة بتتعلم تلعب وتفوز عن طريق التجربة.

هل لازم تتعلم كل الأنواع؟
الجواب البسيط هو: لأ، مش لازم تتعلم كل الأنواع من الأول. أفضل حاجة تبدأ تتعلم الأساسيات في كل نوع، وبعد كده تقدر تتخصص في النوع اللي يناسب اهتمامك أو المجال اللي عايز تشتغل فيه. 

مثال:
- اذا كنت مهتم بتحليل البيانات والتنبؤات، ممكن تركز على التعلم الخاضع للإشراف.
- اذا كنت شغلك هيكون أكتر في تجميع البيانات وتصنيفها، يبقى التعلم غير الخاضع للإشراف هيكون مناسب ليك.
- اذا كنت عندك مشروع فيه بيانات كتير مش متصنفة وتريد ان تستفيد منها، ممكن تتعلم التعلم شبه الخاضع للإشراف.
- اذا كنت مهتم بالألعاب أو الروبوتات أو الأنظمة اللي بتاخد قرارات بشكل مستقل، يبقى التعلم المُعزز هيكون مناسب ليك.

في النهاية، اختيارك للتخصص يعتمد على اهتماماتك والمجال الذي تريد العمل فيه. لا توجد مشكلة في أن تبدأ بتعلم الأساسيات في جميع الأنواع، ثم تختار النوع الذي ترى أنك ستتميز فيه.

اوالا شكرااا لجضرتك جدا

ثانيا انا عاوز اتخصص في مجال رويه الحاسوب فا الافضل ان اتعلم الخاضع الاشرف والغير خاضغ الاشرف وبعد كده اتعلم التعلم العميق صح كده ؟

بتاريخ 28 دقائق مضت قال Ail Ahmed:

اوالا شكرااا لجضرتك جدا

ثانيا انا عاوز اتخصص في مجال رويه الحاسوب فا الافضل ان اتعلم الخاضع الاشرف والغير خاضغ الاشرف وبعد كده اتعلم التعلم العميق صح كده ؟

عليك التمكن من Python أولاً، ثم تعلم الأساسيات في الجبر الخطي، والإحصاء، وحساب التفاضل والتكامل، بعد ذلك ابدأ بتعلم مفاهيم التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف واستخدم مكتبات مثل Scikit-Learn لتطبيق المفاهيم.

ثم تأتي خطوة تعلم الأساسيات في معالجة الصور وابدأ باستخدام مكتبات مثل OpenCV.

يليها تعلم أساسيات الشبكات العصبية بالإعتماد على مكتبات مثل TensorFlow و PyTorch، وركز على الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) وتطبيقاتها في الرؤية الحاسوبية.

ثم قم بتطبيق ما تعلمته في مشاريع عملية، مثل بناء نموذج لتصنيف الصور أو اكتشاف الكائنات.

بتاريخ 43 دقائق مضت قال Ail Ahmed:

اوالا شكرااا لجضرتك جدا

ثانيا انا عاوز اتخصص في مجال رويه الحاسوب فا الافضل ان اتعلم الخاضع الاشرف والغير خاضغ الاشرف وبعد كده اتعلم التعلم العميق صح كده ؟

بالنسبة لتخصصك في مجال رؤية الحاسوب (Computer Vision)، الطريق اللي اقترحته صحيح ومناسب جدًا. 

التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning) ده الأساس في كتير من تطبيقات رؤية الحاسوب. هتحتاج تتعلم إزاي تبني نماذج تتعرف على الأجسام في الصور وتقدر تصنفها. هتحتاج تدرس المواضيع دي:

• التصنيف (Classification): مثلا تصنيف الصور حسب نوعها (قطة، كلب، سيارة، إلخ).
• الكشف عن الأجسام (Object Detection): تحديد مكان وحجم الأجسام في الصور.
• تقسيم الصور (Image Segmentation): تقسيم الصورة إلى أجزاء بناء على محتواها.

التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning) هنا هتتعلم إزاي تكتشف الأنماط في الصور من غير ما يكون عندك تصنيفات مسبقة. ده مهم لتحليل البيانات وتقديم رؤى جديدة. المواضيع اللي ممكن تدرسها تشمل:

• التجميع (Clustering): تجميع الصور المتشابهة مع بعض.
• تقليل الأبعاد (Dimensionality Reduction): تقليل حجم البيانات مع الحفاظ على المعلومات الأساسية.

التعلم العميق (Deep Learning) ده الجزء الأكثر تطورًا في رؤية الحاسوب. باستخدام الشبكات العصبية العميقة (Deep Neural Networks)، تقدر تحقق أداء ممتاز في المهام المعقدة. المواضيع اللي تركز عليها هنا تشمل:

• الشبكات العصبية الالتفافية (Convolutional Neural Networks - CNNs): دي الأساس في رؤية الحاسوب، بتستخدم لتصنيف الصور والكشف عن الأجسام.
• الشبكات العصبية التوليدية (Generative Adversarial Networks - GANs): بتستخدم لتوليد صور جديدة وتعديل الصور الحالية.
• التعلم بالنقل (Transfer Learning): استخدام نماذج مدربة مسبقاً وتحسينها لمهام جديدة، ده بيساعدك توفر وقت ومجهود في تدريب النماذج.

يجب ان تبدأ بالتعلم الخاضع للإشراف:

• تعلم الأساسيات: Python, NumPy, Pandas.
• ادرس مكتبات التعلم الآلي زي Scikit-Learn.
• تعلم الأساسيات في تصنيف الصور والكشف عن الأجسام.

ثم انتقل للتعلم غير الخاضع للإشراف:

• ادرس التقنيات الأساسية زي K-Means و PCA.
• جرب التطبيقات العملية على البيانات الخاصة برؤية الحاسوب.

وبعد ذلك تعمق في التعلم العميق:

• ادرس مكتبات التعلم العميق زي TensorFlow و PyTorch.
• ابدأ بمشاريع بسيطة في CNNs، ثم انتقل لمشاريع أكثر تعقيداً زي GANs و Transfer Learning.

باتباع الخطوات دي، هتكون عندك قاعدة قوية في رؤية الحاسوب وتقدر تشتغل على مشاريع متقدمة في المجال.

شكراا لحضرتكم 

بتاريخ 10 ساعة قال Mustafa Suleiman:

عليك التمكن من Python أولاً، ثم تعلم الأساسيات في الجبر الخطي، والإحصاء، وحساب التفاضل والتكامل،

ايوه الحمد الله الجزا ده ان معدي وكمان اتعلمت SQL