أحد الأشياء التي أحب فعلها حقًا في دوراتي هو فهم سبب كل شيء.
كل ما نتعلمه ، يجب أن يكون هناك سبب لأننا نتعلمه بشكل صحيح.
وقد تسأل نفسك ، لماذا نهتم حتى بالتعلم الآلي؟
كيف يكون ذلك مفيدًا وكيف نصل إلى هنا؟
حسنًا ، إذا فكرت في عمل ما ، لأن معظم التكنولوجيا تتطور من احتياجات العمل.
لدينا ظهور أجهزة الكمبيوتر وقدرة الشركات على استخدام أجهزة الكمبيوتر للقيام بالأشياء حقًا
وبسرعة وكفاءة حتى يكتسبوا ميزة.
وبعد ذلك حصلنا على جداول البيانات ، وجداول البيانات مثل ملفات Excel وملفات CSV حيث يكون
مذهلاً ، لأنه يمكننا تخزين البيانات التي تنشئها الشركات مثل بيانات عملاء العملاء في ملف Excel.
وبعد ذلك أصبح الناس جيدًا حقًا في تحليل ملفات CSV هذه ، وجداول البيانات هذه لاتخاذ قرارات العمل
، وربما توقع أن تكون مبيعات ديسمبر عالية لأنه بينما كان لدينا خلال العامين الماضيين مبيعات عالية
جدًا في ديسمبر بسبب عيد الميلاد.
وبعد ذلك مع حصول الشركات على المزيد والمزيد من البيانات ، بدأنا في الحصول على فكرة قواعد البيانات العلائقية.
كانت جداول البيانات رائعة.
كانت ملفات CSV رائعة.
لكننا بدأنا في الحصول على المزيد والمزيد من المعلومات والبيانات وكنا بحاجة إلى طريقة أفضل لتنظيم الأشياء.
لفهم الأشياء من بياناتنا.
هذا عندما حصلنا على أشياء مثل MySQL.
وهو ما سمح لنا ، بدلاً من استخدام جداول البيانات ، باستخدام لغة تسمى SQL ، لقراءة المعلومات من قاعدة البيانات
الخاصة بنا ، وكتابة المعلومات إلى قاعدة البيانات الخاصة بنا ، ولكن على غرار جداول البيانات
، استخدم البيانات التي جمعناها من الأعمال لاتخاذ قرارات العمل بحيث يصبح العمل أكثر ربحية.
ثم في العقد الأول من القرن الحادي والعشرين ، كان لدينا هذا المصطلح الرائع للبيانات الضخمة.
كان لدينا شركات كبيرة مثل Facebook و Amazon و Twitter.
Google التي بدأت في تجميع المزيد والمزيد من البيانات.
كمية مجنونة من البيانات لا يمكنك ببساطة احتوائها في جدول بيانات.
إجراءات المستخدم.
يحب المستخدم تاريخ شراء المستخدم.
هذه الفكرة عن البيانات الضخمة تعني أن لدينا الكثير من البيانات ، وهذه الشركات لديها الكثير من البيانات ، وأحيانًا
على عكس قواعد البيانات العلائقية ، التي يجب أن تكون شكلًا منظمًا من البيانات ، وأحيانًا نحصل على بيانات غير منظمة حقًا
فوضوية.
وذلك عندما بدأنا في الحصول على فكرة NoSQL هذه ، حيث ظهرت أشياء مثل MongoDB ، حيث
يمكنك تخزين البيانات غير المهيكلة ونأمل اتخاذ قرارات العمل من ذلك.
ربما إذا كنت أمازون ، يمكنك استخدام سجل شراء العملاء للتوصية بمنتجات مختلفة.
ومنذ ذلك الحين ، حولتنا فكرة الحصول على المزيد والمزيد من البيانات إلى استخدام التعلم الآلي.
لأنه في مرحلة ما لدينا الكثير من البيانات بحيث لا يمكننا كبشر أن نبدو كما فعلنا في جداول البيانات وننظر
إلى الأعمدة والصفوف ونتخذ قرارات العمل.
أعني ، لا يزال بإمكاننا ذلك ، لكن بعد ذلك سنهدر كل هذه البيانات التي حصلنا عليها على مر السنين.
لذا فإن شركات مثل Facebook و Google التي تجمع كميات هائلة من البيانات كل يوم تتحول إلى
أشياء مثل التعلم الآلي بحيث بدلاً من أن ينظر البشر إلى البيانات ويحاولون اكتشاف
الأشياء ، فإننا نعطي هذه البيانات للآلات حتى تكون أفضل قادر ، حتى أفضل من البشر على اتخاذ قرارات
العمل.
وقد نشأت فكرة التعلم الآلي هذه حقًا بسبب هذا النمو في البيانات التي تلقيناها من الشركات
، بالإضافة إلى التحسينات في وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات ، أي وحدات المعالجة الرسومية وتطورات
الكمبيوتر.
لذا باستخدام الكميات الهائلة من البيانات والتحسينات الهائلة في الحساب ، يمكننا استخدام هذه الآلات لمنحهم
هذه البيانات الضخمة واتخاذ القرار لنا ، تمامًا كما اعتدنا على جداول البيانات.
الآن ، هذه نسخة مبسطة من كيفية وصولنا إلى هنا ، ولكن آمل أن تعطيكم سببًا لسبب إعجاب الشركات بفكرة
التعلم الآلي هذه.
سأراك في الفيديو التالي.
مع السلامة.