Machine Learning Nanodegree

يبدو أنك قضيت تقدير لدورة تدريبية في قطاع تعلم الألة، والتي تغطي مجموعة متنوعة من الموضوعات داخل ذلك القطاع. هذه الدورة تشمل مكاتب (Libraries) سائدين يمكنك استخدامهم في مشاريع إصلاح (Projects) خاصتك. أيضًا تتعلم النظرية الأساسية وكيفية إعداد النماذج، بالإضافة إلى الإطارات (Frameworks) والتقنيات المختلفة مثل PCA (Principal Component Analysis) وXGBoost.

دعون نفصل النظرية إلى جزئي أكثر تحطه لتقديم خلاصة لكل جزء:

1. الجزء - 5: Apriori و Eclat: تعد الذكاء الاصطناعي المؤن (Artificial Intelligence)، وخاصة تعلم الأستماح (Machine Learning)، جزء مهمًا من الحوسبة الاصطناعية. Apriori هو ثورة في معرفة إت Lebesgue، وهو يستخدم الأساليب "if-then" لإكمال شبكة التصنع. Eclat هو نظام محاكي (Heuristic) يقدم منتجًا أقرض في حالة أن Apriori قد طع إطارًا طويل.

2. الجزء - 6: الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks): تعتمد هذه الشبكات على الأسرار الطبيعية التي يمكن أن تتوقف وتحفظ المعلومات. تُستخدم لغات مثل Python لإنشاء مشاريع حل الصراخ (Sudoku Solver) وأكثر.

3. الجزء - 8: TensorFlow, Keras, Thiessen Polygon: TensorFlow هو إطار تطوير ذكاء الاصطناعية مفتوح المصدر يسمح لك ببناء وتدريب وتقييم مودل (Model) شائعة. Keras هو API لإضافة على TensorFlow، يجعل الإنشاء من النماذج الأساسية بسهولة. Thiessen Polygon (Tanimoto's Object) يُستخدم في حالات مثل تحديد النقاط التي تعيش في جذب مزدحم.

4. الجزء - 9: Reinforcement Learning: هو نظم تعلم التعقل (Learning) الذي يتعلم كيفية اتخاذ قرار (Decision Making) من خلال تجارب الأشياء، مما يجعله مثاليًا لأنواع من المشاكل حيث يكفي استخدام النموذج لإجراء نفس النفس الأول من قبله.

5. الجزء - NLP: Natural Language Processing (NLP) هو مجال في علم الحوسبة الاصطناعية يتعلق بإدارة اللغة الطبيعية. يشمل العديد من الأنشطة مثل التحليل اللغوي (Linguistic Analysis)، إصدار الزمن والإجابة (Temporal and Spatial Disambiguation)، والتعويض الجماعي (Sociolinguistic Correction).

6. الجزء - Dimensionality Reduction: هذا الجزء يقدم مفاتيح الضغط المؤثرة لكيفية تقليل منطقة البيانات. عندما تكون البيانات غريبة، يمكن أن يصبح غير الجدير لاستخدام جميع معالج (Features) الأفقية. PCA هو أداة شائعة لكل هذا.

7. Reinforcement Learning: يعود هذا النظم إلى التعلم التعقل حيث يتعلم السيسمة (Agent) كيفية اتخار أفضل الإجراءات (Actions) لفوز أو بحث عن الهدف.

8. Deep Learning: هذا مجموعة من موضوعات مثل CNN (Convolutional Neural Networks)، RNN (Recurrent Neural Networks)، GANs (Generative Adversarial Networks) وغيرها.

9. بحث المشاريع الفنية: ستبحث عن مشاريع لتطبيق كل ما أسلمته، وأوضاع حيث تجذب مخاطب الأشياء، والتعبير باللغة الطبيعية.

10. التعلم التعقل وKeras: ستبنى Keras لإضافة على TensorFlow، وستستخدم مكتبة Python لارتقاء أهداف التعلم التعقل.

11. النجاح والتحدي: إذا قامت بكل هذا، ستكن قادرًا على إنشاء مودل قوية الأسطورة، والحل نحو أكثر فعالية من المشاكل التي تواجهها.