هل يمكن تخطي أساسيات تعلم الآلة والإنتقال لدراسة التعلم العميق؟

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته.

نعم لابئس يمكنكِ مذاكرة مسار "التعلم العميق Deep Learning" مباشرة بعد مسار "تطبيقات عملية على نماذج الرؤية الحاسوبية" .

ولكن يجب الإنتباه أن التعلم العميق هو أحد فروع تعلم الآلة ولذلك من المفيد أن يكون لديكِ خلفية في تعلم الآلة قبل التوجه نحو التعلم العميق. لكن ليس من الضروري أن يكون لديكِ خبرة كبيرة في تعلم الآلة قبل البدء في التعلم العميق.

ويمكنكِ قراءة الإجابة التالية لمزيد من التفاصيل حول الفرق بين تعلم الآلة والتعلم العميق متطلبات كل منهما :

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته،

ترتيب المسارات وحتى الدروس لم يتم وضعه عشوائيا فهذا الترتيب مهم لترابط الدروس ببعضها البعض، ولوجود مسارات للتطبيقات العملية ولأهميتها في ترسيخ المفاهيم الأولية بالنسبة للمبتدئين في المجال.

فالانتقال من المسار الثالث إلى المسار الثامن مباشرة قد يتسبب في بعض اللبس في حال كان المتعلم مبتدئا ولا يملك خلفية عامة حول هذا المجال خاصة فيما يخص بكيفية التعامل مع البيانات، وتحليلها وتعلم الآلة فهي ضرروية لفهم دروس التعلم العميق.

يمكنك تجاوز مسار التعامل مع البيانات وتحليل البيانات وتعلم الآلة في حال كانت لديك خلفية حولهما ثم الرجوع إليهما في وقت لاحق.

التعلم العميق يأتي في الدورة بعد تعلم الآلة لأنه فرع متقدم منه ويستند إلى مفاهيمه الأساسية، ولا مشكلة في تخطي مسار تعلم الآلة لكن بشرط أن دراسة جزء منه لتكوين خلفية أساسية، فالتعلم العميق يعتمد على مفاهيم كالتدرج التنازلي Gradient Descent، دوال الخسارة Loss Functions، والشبكات العصبية Neural Networks، التصنيف Classification، الانحدار Regression، ويجب الإلمام بتلك المفاهيم، لتجنب صعوبة الاستيعاب في البداية.

لذا تحتاجين دراسة غالب مسار تعلم الآلة حتى قسم "تقييم نماذج التصنيف Models Evaluation" وما بعده هو اختياري وتستطيعي تجاوزهم والإنتقال للتعلم العميق، لكن عليكِ العودة ودراستهم.

 وفي حال الوقت ضيق لديكِ، فركزي على دراسة الأقسام التالية فقط:

• الانحدار  لفهم التدرج التنازلي ودوال الخسارة.
• الانحدار اللوجيستي لفهم التنبؤ ودوال التنشيط.
• NumPy لكونها أداة أساسية.