#4 Machine Learning Specialization [Course 1, Week 1, Lesson 2]

DeepLearningAI

1 Dec 202206:56

Summary

TLDRيستعرض الفيديو مفهوم التعلم الخاضع للإشراف باعتباره المصدر الأساسي لمعظم القيمة الاقتصادية التي يحققها تعلم الآلة اليوم. يشرح كيف تتعلم الخوارزميات من أزواج البيانات (المدخلات X والمخرجات الصحيحة Y) لتتمكن لاحقًا من التنبؤ بنتائج دقيقة لمدخلات جديدة. يقدم أمثلة تطبيقية مثل تصفية البريد المزعج، التعرف على الكلام، الترجمة الآلية، الإعلانات الرقمية، السيارات ذاتية القيادة، وفحص الجودة في التصنيع. كما يوضح مثال التنبؤ بأسعار المنازل لشرح مفهوم الانحدار، حيث يتم توقع قيم عددية مستمرة، مع الإشارة إلى وجود نوع آخر مهم هو التصنيف، الذي سيتم تناوله لاحقًا.

Takeaways

😀 التعلم الخاضع للإشراف هو النوع الأكثر شيوعًا من التعلم الآلي ويحقق أكبر قيمة اقتصادية اليوم.
😀 في التعلم الخاضع للإشراف، يتم تدريب الخوارزميات باستخدام أمثلة تحتوي على مدخلات ومخرجات صحيحة (المدخلات X والمخرجات Y).
😀 الهدف من التعلم الخاضع للإشراف هو تمكين الخوارزميات من التنبؤ بالمخرجات بدقة استنادًا إلى المدخلات فقط.
😀 أمثلة على تطبيقات التعلم الخاضع للإشراف تشمل تصفية الرسائل المزعجة (البريد المزعج) والتعرف على الصوت والترجمة الآلية.
😀 في الإعلانات عبر الإنترنت، يتم استخدام التعلم الخاضع للإشراف لتحديد ما إذا كان المستخدم سيضغط على إعلان، مما يولد إيرادات للمؤسسات.
😀 في السيارات الذاتية القيادة، يتم استخدام الخوارزميات لتحديد مواقع السيارات الأخرى باستخدام المدخلات من الصور وأجهزة الاستشعار مثل الرادار.
😀 في التصنيع، يتم استخدام التعلم الخاضع للإشراف لاكتشاف العيوب في المنتجات مثل الهواتف المحمولة عبر فحص مرئي.
😀 بعد تدريب الخوارزميات باستخدام المدخلات والمخرجات الصحيحة، يمكن استخدامها لتقديم تنبؤات دقيقة على بيانات جديدة لم تشاهدها من قبل.
😀 في مثال تقدير أسعار المنازل، يتم استخدام خوارزمية تعلم الآلة لتحديد السعر المحتمل لمنزل بناءً على مساحته.
😀 يعتبر التنبؤ بأسعار المنازل نوعًا من التعلم الخاضع للإشراف يسمى الانحدار، حيث يهدف إلى التنبؤ بأرقام من مجموعة غير محدودة من القيم.

Q & A

ما هو التعلم تحت إشراف (Supervised Learning)؟
-التعلم تحت إشراف هو نوع من التعلم الآلي حيث يتعلم الخوارزم التعليمي التنبؤ بنتيجة معينة بناءً على المدخلات. يتضمن ذلك إعطاء الخوارزم بيانات مدخلة صحيحة مع الإجابات الصحيحة المقابلة لها، وبالتالي يتعلم الخوارزم التنبؤ بالنتيجة الصحيحة عند تقديم مدخلات جديدة.
كيف يعمل التعلم تحت إشراف؟
-في التعلم تحت إشراف، يتم تقديم أمثلة تحتوي على المدخلات (X) والإجابات الصحيحة المقابلة (Y) إلى الخوارزم. بعد التدريب على هذه الأمثلة، يصبح الخوارزم قادرًا على التنبؤ بالإجابات الصحيحة عندما يُعطى مدخلات جديدة غير معروفة.
ما هو الفرق بين التنبؤ في حالة التصنيف والانحدار؟
-في التصنيف، يتم تحديد الفئات أو الفئات المتعددة للمدخلات، مثل تصنيف البريد الإلكتروني إلى رسائل غير مرغوب فيها أو غير غير مرغوب فيها. أما في الانحدار، فيتم التنبؤ بقيمة عددية مستمرة، مثل التنبؤ بأسعار المنازل بناءً على المساحة.
كيف يستخدم التعلم الآلي في تصفية البريد الإلكتروني؟
-في تصفية البريد الإلكتروني، يتم استخدام التعلم تحت إشراف لتدريب خوارزمية على التعرف على الرسائل غير المرغوب فيها (Spam) من خلال المدخلات مثل النصوص في البريد الإلكتروني والعلامات (Y) التي تحدد ما إذا كان البريد الإلكتروني غير مرغوب فيه أو لا.
كيف يساهم التعلم الآلي في الإعلان عبر الإنترنت؟
-في الإعلان عبر الإنترنت، يستخدم التعلم تحت إشراف لتحديد الإعلانات التي من المرجح أن ينقر عليها المستخدمون. من خلال تحليل المدخلات مثل معلومات الإعلان وسلوك المستخدم، يتم تحسين الإيرادات من خلال زيادة عدد النقرات على الإعلانات.
ما هو دور التعلم الآلي في السيارات ذاتية القيادة؟
-في السيارات ذاتية القيادة، يستخدم التعلم الآلي لتحليل المدخلات مثل الصور من الكاميرات والمعلومات من أجهزة الاستشعار لتحديد مواقع السيارات الأخرى وتجنب الحوادث، مما يساهم في القيادة الآمنة.
ما هي عملية الفحص البصري في التصنيع؟
-في التصنيع، يستخدم التعلم الآلي لتحليل صور المنتجات المصدرة حديثًا من خط الإنتاج لاكتشاف العيوب مثل الخدوش أو التصدعات. هذه التقنية تُساعد الشركات على تحسين جودة المنتج وتقليل العيوب.
ما هي أهمية المدخلات الصحيحة (X) والإجابات الصحيحة (Y) في التعلم تحت إشراف؟
-المدخلات الصحيحة والإجابات الصحيحة تعد أساسية في التدريب على الخوارزميات في التعلم تحت إشراف. تقدم الأمثلة المشتملة على المدخلات والإجابات الصحيحة للموديلات البيانات اللازمة لتعلم العلاقة بين المدخلات والنتائج الصحيحة.
كيف يحدد الخوارزم نوع المنحنى أو الخط الأنسب للتنبؤ بالنتائج؟
-يحدد الخوارزم الأنسب بناءً على تحليل البيانات وتجربة أنواع مختلفة من النماذج. قد يكون من الأفضل استخدام خط مستقيم أو منحنى أو وظيفة أكثر تعقيدًا بناءً على كيفية تمثيل البيانات.
ما هو الانحدار (Regression) في التعلم الآلي؟
-الانحدار هو نوع من التعلم تحت إشراف حيث يهدف النموذج إلى التنبؤ بقيمة عددية مستمرة. مثلًا، في مثال التنبؤ بأسعار المنازل، الهدف هو التنبؤ بسعر المنزل بناءً على المدخلات مثل المساحة.