حسنا.
أنا أعرف ما كنت أفكر.
أنت تفكر يا أندريه.
ليس لدي فكرة عما تتحدث عنه.
ما هو التعلم الآلي؟
أنت لم تخبرني بأي شيء حقًا.
ليس لدي شيء لأقدم إليه.
حسنًا ، دعنا نعود إلى موضوع الآلات وأجهزة الكمبيوتر وحقيقة أنهم لا يفهمون الكلمات
حقًا.
الصحيح.
إذا سألت جهاز الكمبيوتر الخاص بي ، هل هذا ثعبان؟
هل هذا ثعبان؟
لن يكون لدى جهاز الكمبيوتر الخاص بي أي فكرة عما أتحدث عنه.
عندما أنظر إلى صورة ثعبان ، بغض النظر عن لونها ، بغض النظر عما إذا كانت رسومًا متحركة أو
صورة واقعية ، أو ما إذا كانت لها اتجاهات مختلفة بها حيوانات مختلفة ، يمكنني تحديد ثعبان
على الفور.
أدمغتنا تعرف فقط.
لكن لأخبر جهاز الكمبيوتر الخاص بي ما هو الثعبان.
يكاد يكون من المستحيل ، أليس كذلك؟
لأن هناك العديد من العوامل.
الثعبان ليس له أرجل وذراعان ، لكن.
الطائرة ليس لها أرجل وذراعان.
الثعبان له موازين ، ولكن بعد ذلك سيسألني الكمبيوتر ، ما هي المقاييس؟
ولكن مع التعلم الآلي ، يمكننا في الواقع تعليم الكمبيوتر لمعرفة ما هو الثعبان ، أو على الأقل التظاهر كما
يعرف.
فكيف نفعل هذا؟
حسنًا ، آمل أن تتذكر هذا الرسم التخطيطي.
إنه ببساطة ما نفعله في البرمجة.
أي أننا نعطي مُدخلًا ، لنفترض أن قائمة من واحد ، اثنان ، ثلاثة ، نعطيها لدالة ،
والمخرج اثنان ، أربعة ، ستة.
من الواضح أن هذه الوظيفة تضاعف عناصر القائمة في قائمتنا بمقدار اثنين.
وغالبًا ما تكون برامجنا إجرائية.
هذا إذا كان لدينا هذا ، ثم فعل هذا ، ثم هذا النوع من الشروط ، نقول للكمبيوتر ما يجب القيام
به.
نكتب المدخلات كمبرمجين.
والوظيفة وكل ما يفعله الكمبيوتر هو في الواقع مجرد حساب باستخدام المدخلات والوظيفة ، والمخرجات
، ويمكنه فعل ذلك حقًا ، سريعًا حقًا بالنسبة لنا بدلاً من جعل الإنسان يفعل شيئًا عندما ، دعنا نقول
أن القائمة تضم ملايين العناصر طويل.
يغير التعلم الآلي هذه الفكرة.
تقول ، مرحبًا ، أعطني المدخلات وأعطيني ما تريد أن يكون الناتج.
أي أعطني كل البيانات التي لديك.
وبالمناسبة ، أخبرني ما هي الإجابة ، أو على الأقل ما هو الناتج الذي تريده.
لذا في هذه الحالة ، أريد أن يكون الإدخال عبارة عن قائمة من واحد ، واثنين ، وثلاثة وأن يكون الناتج عبارة عن قائمة
من اثنين وأربعة وستة.
ثم الجزء المثير للاهتمام هو أننا كمطورين ، نعطي هذه المدخلات والمخرجات.
ولكن مع التعلم الآلي ، نقول ، مرحبًا ، آلة ، يمكنك معرفة ماهية هذه الوظيفة.
لأنه إذا أعطيتك ، دعنا نقول بدلاً من قائمة ، قائمة بكل صور الأفعى هذه أو ربما الحيوانات ، وأريد منك أن تخبرني
إذا كانت هذه الصورة بها ثعبان أم لا ، أو ربما هذه الصور المائة ، أي منها هل لديك
ثعابين؟
حسنًا ، لا أعرف كيف أخبرك كيف تفعل ذلك.
لذا بدلاً من ذلك ، يمكنك معرفة ذلك بنفسك.
هنا كل الصور
وهذا ما أتوقع أن يكون الناتج.
إما ثعبان أم لا.
ثعبان.
ومع التعلم الآلي ، يتم إنشاء الوظيفة أو إنشاؤها بواسطة الآلة.
يبدو رائعًا حقًا ، أليس كذلك؟
وهذا تعلم الآلة.
إنها ببساطة وظيفة.
لذا فبدلاً من كتابة الوظيفة كما فعلنا من قبل مع التعلم الآلي ، تكتب الآلة الوظيفة.
نعطيها فقط المدخلات والمخرجات ويمكن استبدال دالة الكلمة بنموذج.
ربما سمعت عن نموذج التعلم الآلي للكلمة.
هذا كل ما هو نموذج.
إنها وظيفة تتلقى مدخلات وترجع مخرجات.
كلمة أخرى قد تكون الخوارزمية ، خوارزمية التعلم الآلي ، روبوت التعلم الآلي.
وفي نهاية اليوم ، إنه عقل.
نتظاهر بأن هذه الآلة هي دماغ يفهم المدخلات ويعطينا المخرجات المطلوبة.
الآن ، التأثير الجانبي المثير لهذا هو أنه غالبًا عندما نتحدث عن نماذج
التعلم الآلي ، يصعب فهم هذه الوظائف حقًا لأن الكمبيوتر يأتي بهذه الوظيفة كإنسان
، ومن الصعب حقًا فهم كيفية عملها.
وبما أن هذه النماذج تزداد تعقيدًا ، يصبح من الصعب علينا كمطورين فهم
كيفية عملها.
وهو ما يثير الكثير من القضايا ، لكننا لسنا بحاجة إلى الدخول في ذلك الآن.
كما ترون ، الجزء الرئيسي من هذا هو أنه من أجل تدريب هذه الآلة ، لإنشاء هذه الوظيفة ، علينا أن
نعطيها البيانات.
ولكي تكون جيدة حقًا ، علينا أن نقدم لها الكثير والكثير من البيانات.
ثم نريد الاختبار للتأكد من أن هذه البيانات التي نقدمها تعطينا المخرجات الصحيحة.
لذا في نهاية اليوم ، التعلم الآلي هو ببساطة كمبيوتر يكتب وظيفته الخاصة بناءً على المدخلات
والمخرجات.
هذا رائع ، أليس كذلك؟
سأراك في الفيديو التالي.
مع السلامة.