نقدم لكم كورسات تعلم الآلة من أمازون التي قد كانت لمهندسيها فقط ولكن الان أصبحت مجانية لأي شخص يريد ان يدرس تعلم الآلة مجانًا.
التعلم الآلي (ML) هو نوع من الذكاء الاصطناعي (AI) يسمح لتطبيقات البرمجيات بأن تصبح أكثر دقة في التنبؤ بالنتائج ، دون الحاجة إلى برمجتها بشكل صريح للقيام بذلك.
المحتويات التي تم إنتاجها موجودة بالكامل علي اليويتوب تتيح جامعة Amazon’s Machine Learning هذا المحتوي للجمهور عبر الانترنت ويتم تحديثها كل فترة.
تعلم الآلي هو مجال في العلوم الحسابية يحلل الأنماط والتراكيب في البيانات للمساعدة في التعلم والاستدلال واتخاذ القرار – كل ذلك بدون تفاعل بشري. ويساعد التعلم الآلي في تحديد الإشارات بين ضجيج البيانات.
الهدف من تعلم الآلة
يعد التعلم الآلي (ML) ، وهو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي ، في قلب أعمال أمازون. يتم استخدامه من قبل الفرق في جميع أنحاء الشركة.
بدءًا من فريق Supply Chain Optimization لتحسين توقعات المنتجات ، وفريق Alexa العلمي لإحداث ثورة في الراحة اليومية للعملاء ، وفريق Amazon Go لتمكين تجربة تسوق خالية من الدفع ، ومن خلال Amazon .com ، من أجل تعزيز تجارب التسوق للعملاء.
علاوة على ذلك ، فإن Amazon Sagemaker هي خدمة AWS توفر للمطورين وعلماء البيانات القدرة على بناء نماذج التعلم الآلي وتدريبها ونشرها ، مما يجذب العملاء مثل NASA و National Football League و GE Healthcare.
شاهد أيضًا: لفترة محدودة كورسات موقع مهارة تك مجانًا التابع لمعهد iti لتكنولوجيا المعلومات
أسست أمازون جامعة التعلم الآلي الداخلية (MLU) في عام 2016. تم تصميم منهج MLU لصقل مهارات ممارسي تعلم الآلة الحاليين ، مع منح المبتدئين الأدوات التي يحتاجونها لنشر التعلم الآلي لمشاريعهم الخاصة . يتم تدريس كورسات تعلم الآلة من أمازون بواسطة خبراء Amazon ML.
كورسات تعلم الآلة من أمازون
تتوفر الآن ثلاث دورات تدريبية سريعة عبر الإنترنت وستتوسع لتشمل تسع دورات أخرى متعمقة قبل نهاية العام. اعتبارًا من عام 2021
1- كورس Machine Learning University course on natural language processing
2- كورس Machine Learning University course on computer vision
3- كورس Machine Learning University course on tabular data
شاهد أيضًا: جميع كورسات موقع برمج المجانية بشهادات معتمدة
محتوى المقال :
- ما هو التعلم الآلي؟
- أهمية التعلم الآلي.
- أنواع التعلم الآلي.
- كيف يعمل؟
تستخدم خوارزميات التعلم الآلي البيانات الموجودة مسبقًا كمدخلات للتنبؤ بقيم المخرجات الجديدة. التوصيات المقدمة لك من خلال محركات البحث أو المتاجر عبر الإنترنت هي أمثلة شائعة للتعلم الآلي. حيث أنه يوفر منتجات أو نتائج بحث مشابهة للأشياء التي تبحث عنها.
ومن الأمثلة الأخرى على البرامج التي تستخدم التعلم الآلي برامج الكشف عن الاحتيال وخوارزميات تصفية البريد العشوائي واكتشاف تهديدات البرامج الضارة وأتمتة الأعمال والصيانة التنبؤية.
أهمية التعلم الآلي
يعد التعلم الآلي مهمًا لأنه يمنح المؤسسات نظرة ثاقبة شاملة لاتجاهات العملاء وسلوكهم وأنماط تشغيلهم. بالإضافة إلى دورها الداعم في تطوير منتجات جديدة.
أيضًا ، تجعل العديد من الشركات اليوم التعلم الآلي جزءًا أساسيًا من عملياتها حيث أصبح عاملًا تنافسيًا للعديد من الشركات مثل Facebook و Google وغيرها من المشاريع التكنولوجية والتجارية.
أنواع التعلم الآلي
غالبًا ما يتم تصنيف أنواع التعلم الآلي بناءً على كيفية تعلم الخوارزميات أن تصبح أكثر دقة في التنبؤ بالأحداث ، ويعتمد نوع الخوارزميات التي يختارها مبرمجو الخوارزميات على نوع البيانات التي يريدون التنبؤ بها.
أما أنواع التعلم الآلي فهي:
التدريس تحت الإشراف
في هذا النوع من التعلم الآلي ، يزود المبرمجون الخوارزميات ببيانات ومعرفة محددة ، ويختارون المتغيرات التي يريدون من الخوارزمية تقييمها. وهذا يعني أن المدخلات والمخرجات المطلوبة محددة سلفًا.
تعليم غير مشرف عليه
يتضمن هذا النوع من التعلم الآلي الخوارزميات التي يتم تغذيتها ببيانات غير مسماة. تقوم الخوارزمية بتحليل البيانات لأي اتصال أو ارتباط بينهما. ولكن مثل النوع السابق ، فإن البيانات والتنبؤات محددة مسبقًا.
التعلم شبه الخاضع للإشراف
يتضمن هذا النوع مزيجًا من النوعين السابقين ، حيث يقوم المبرمجون بتغذية الخوارزميات بالبيانات ، لكنهم يسمحون للخوارزميات بحرية استكشاف البيانات بأنفسهم وتطوير فهمهم لتلك البيانات.
تعزيز التعلم
يستخدم التعلم المعزز عادةً لتعليم الآلة أداء عملية متعددة الخطوات بموجب قواعد واضحة ومحددة. تقرر الخوارزميات نفسها الخطوات التي يجب اتخاذها لتحليل البيانات.
كيف تعمل الاّلة وما هى المراحل؟
يمر التعلم الآلي بالعديد من المراحل المختلفة ، بدءًا من الإدخال (البيانات) وانتهاءً بالإخراج (المعلومات). الفرق بين المعلومات والبيانات؟
كيف يعمل التعلم تحت الإشراف؟
يتطلب التعلم الآلي الخاضع للإشراف من المبرمج تدريب الخوارزمية على كيفية التعامل مع المدخلات الحالية والمخرجات المرغوبة. التعلم الخاضع للإشراف مناسب للمهام التالية:
التصنيف الثنائي: يعني تقسيم البيانات إلى فئتين مختلفتين.
التصنيف متعدد الفئات: يعني تقسيم البيانات إلى أكثر من فئتين.
نمذجة الانحدار: هذا هو التنبؤ بالقيم المستمرة.
التجميع: اجمع التنبؤات من نماذج مختلفة للتعلم الآلي للحصول على تنبؤ دقيق.
كيف يعمل التعلم غير الخاضع للإشراف؟
في النظام غير الخاضع للإشراف ، لا تحتاج الخوارزميات إلى تسمية البيانات أو تعريفها. يقوم بتحليل البيانات غير المحددة بحثًا عن الأنماط التي يمكن استخدامها لتجميع البيانات في مجموعات.
معظم أدوات التعلم العميق ، بما في ذلك الشبكات العصبية ، هي خوارزميات غير خاضعة للإشراف. الخوارزميات غير الخاضعة للرقابة مناسبة للمهام التالية:
التجميع: هو تقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعات فرعية بناءً على التشابه بين البيانات.
كشف الشذوذ: عن طريق تحديد نقاط البيانات غير العادية في مجموعة البيانات.
التعدين العنقودي هو تحديد مجموعة العناصر التي تحدث بشكل متكرر في مجموعة البيانات.
تقليل الأبعاد: يعني هذا تقليل عدد المتغيرات في مجموعة البيانات.
شاهد أيضاً: 8 من أسهل لغات البرمجة للمبتدئين
كيف يعمل تعلم الاّلة شبه الخاضع للإشراف؟
يعمل هذا النوع من التعلم من خلال تزويد الخوارزميات بمجموعة صغيرة من بيانات التدريب ، لأن هذه البيانات هي المعرفة.
باستخدام هذا الأمر ، تتعرف الخوارزمية على الأبعاد المتعلقة بهذه البيانات ، ويمكنها بعد ذلك تطبيقها على البيانات الجديدة غير المحددة التي تحصل عليها.
تعمل الخوارزميات بشكل أفضل عند تدريبها على مجموعات متعددة من البيانات المحددة والمسمى. ومع ذلك ، قد يكون تصنيف البيانات مكلفًا ويستغرق وقتًا طويلاً.
ولكن يمكن استخدام هذا النوع من التعلم في المجالات التالية:
الترجمة الآلية: حيث تقوم الخوارزميات بتعليم الترجمة بناءً على أقل من قاموس كامل للكلمات.
كشف الاحتيال عن طريق تحليل حركة البيانات والبيانات ومقارنتها بالتجارب السابقة.
ملحوظة:
- سنقوم بوضع رابط لاي كورس جديد مجاني علي منصة أمازون تابعنا واحفظ هذة الصفحة في متصفحك.
- سنضع جميع الكورسات المجانية المتاحة علي المنصات العربية والأجنبية في قسم كورسات مجانية بموقعنا.
- نقدم كل يوم كورس مجاني متميز ونقدم كل يوم خميس كورسات مجانية متنوعة تابع تقنية هب علي الفيس بوك.
- شارك هذة الصفحة بين أصدقائك ومعارفك لتساعدنا علي نشر المحتوي العربي الهادف ونشر العلم مجانًا.
- قم بإبلاغنا بالكورسات والدورات التي تتمني ان تراها في المرة القادمة بالتعليقات في الاسفل ، ولاتنسي تشجيعنا للإستمرار في تقديم الكورسات بشكل مجاني وحصري.
