كيف أبدأ بتعلم Machine Learning من الصفر؟
التعليقات (6)
يمكنك قراءة كل التعليقات بحرية، لكن الكتابة والتفاعل يحتاجان تسجيل الدخول.
أنا فاهم شعورك بالضياع. تجربتي الشخصية كانت أني بدأت بمشاريع صغيرة جداً أطبق فيها اللي بتعلمه أول بأول. مثلاً، ابدأ بتوقع سعر منزل بسيط باستخدام Linear Regression. التطبيق العملي بيثبت المعلومة وبيوريك فين النقص اللي عندك.
لازم تبدأ بالأساسيات الرياضية الأول يا صاحبي (جبر خطي، تفاضل، إحصاء)، حتى لو بشكل مبسط. كتير بيغفلوا النقطة دي ويندموا بعدين لما يتوغلوا أكتر. وبعدين خش على البرمجة، وبالتحديد Python زي ما الكل بيقول.
أنا أختلف معاك في أن الرياضيات لازم تكون قبل كل شيء. ممكن تتعلم المبادئ وتطبقها، ولما تلاقي صعوبة ترجع للرياضيات المحددة اللي تحتاجها. البدء بالرياضيات الصرفة قد يسبب إحباطًا لبعض الناس ويشعرهم بالملل قبل أن يروا التطبيق.
بصراحة، أهم خطوة هي اختيار مسار تعليمي واضح، وأنصحك تبدأ بـ Python كمقدمة قوية لأنها اللغة الأساسية في المجال. كورسات Andrew Ng على Coursera ممتازة للمبتدئين، لا تضيع وقتك في البحث الكثير.
هل فيه أي أدوات أو مكتبات معينة لازم أركز عليها في البداية بعد Python؟ يعني مثلاً NumPy و Pandas على طول، ولا فيه حاجات تانية أهم للمبتدئ؟ شكراً على النصائح القيمة!
بالنسبة لسؤالك عن المكتبات، نعم، NumPy و Pandas أساسيات لا غنى عنها للتعامل مع البيانات. بعدها مباشرة، ركز على Scikit-learn لتطبيق الخوارزميات الأساسية. لاحقاً، إذا كنت مهتماً بالـ Deep Learning، ستنتقل إلى TensorFlow أو PyTorch. هذه هي الخريطة الشاملة.
Abdelrhman Rabea




