إبدأ تعلم لغة الآلة Machine Learning

Mathematics For Machine Learning

Mathematics For Machine Learning

رحلة تعلم لغة الآلة Machine Learning “تجربة شخصية”
كتب : أحمد عبيد

رحلة بدأتها من ست شهور، رحلة مليئة بالأرقام والمعادلات والأكواد، رحلة كلفتني الكثير من العياط لن أنكر، أيوة يا صاحبي ما هو أنت عشان تفهم الكود لازم الأول تقعد تعيط جمبه حبة، ده سلوك بيتبعه كل مهندس مبتدئ زي حالاتي، المهم دي رحلة لمنهج الرياضيات الخاص بمجال ال-Artificial Intelligence أو بالأخص ال-Machine Learning
ليه أذاكر الرياضيات الخاصة بالمجال دا بس، ما أروح أفتح المراجع وأذاكر المناهج زي الناس؟ والحقيقة أنا مش هعتب عليك يعني، أنا فاكر إني من سنة روحت فتحت مرجع توماس في التفاضل والتكامل وحلفت مية ومية عظيم لأخلصه، متضحكش لو سمحت :”D
الماتيريال اللي هسيبهالك في البوست دا مركزة جدًا على الأساسيات الرياضية اللي هتحتاجها في رحلتك لل-Machine Learning، وطبعًا كوني خلصتها لا يعني إني بقيت متقن ليها، رحلة التعلم مش بتخلص للأسف، خصوصًا في مجالنا دا!
أول حاجة هتمسك ال-Mathematics For Machine Learning Specialization على كورسيرا، ثلاث كورسات كويسين جدًا لتثبيت المبدأ الرياضي ونقله لمستوى البرمجة، هتلاقيهم دومًا بيحاولوا يطبقوا الرياضيات على ال-Modules واللي هيساعدك جدًا إنك تخرج من حيز المعرفة النظرية إلى حيز التطبيق العملي:
الثلاث كورسات من أنضف الكورسات الموجودة على كورسيرا: تخصص الرياضيات للتعلم الآلي
هتحس بعد دا كله إن مباديء الماث لسة ضعيفة عندك، ودا حقك، لأن الأمر مش سهل، ساعتها هتخش على اللينك دا، هتلاقي كورس Mathematics For ML برضو، هتمشي فيه واحدة واحدة وعلى مهلك، ويستحسن تمشيه بالتوازي مع كورسيرا (يعني تاخد ال-Linear Algebra مع بعض، وال-Multivariate Calculus مع بعض وهكذا:  Mathematics for Machine Learning

 

ثم بعد هذا هتبدأ تبص على المكتبات (Libraries) الخاصة بلغة البرمجة اللي هتشتغل بيها، ليه؟ عشان تعرف هتستخدم أنهي Function في البرمجة لأنهي مسألة في الماث، وبالتالي هتعرف من أول نظرة تستخدم الكود المناسب بدون ما تتعب، وأنا شغال بايثون: فأخدت كورس خفيف على يوديمي بيشرح ال-Libraries الأساسية في لغة البايثون:  Deep Learning Prerequisites: The Numpy Stack in Python
وهتلاقي الكورس موجود على يوتيوب برضو من هنا: youtube.playlist
بعد دا كله المفترض إنك هتكون بقيت أفضل في التعامل مع الكود، هتكون جاهز بشكل كبيرة جدًا إنك تمسك Modules وتذاكرها وهتكون قادر تفهمها كمان، ولكن هتحس إن الرياضيات ستيل مش واضحة معاك، خصوصًا في مسائل Visualized أو اللي بتكون Analyzing for a distribution، هتروح عامل ايه بقا؟ أيوة بالظبط كدا: تفتح يوتيوب.
هتلاقي على يوتيوب كنوز اسمها 3Blue1Brown and ZC Open CourseWare Channels، القناة الأولى هي قناة لواحد أجنبي بيعرض الرياضيات كما لم تروها من قبل، حاجة تفوق العظمة حقيقي وبرضو ليه Playlists كاملة بنفس أسماء الكورسات اللي بنركز عليها، أما القناة التانية ففيها أخواتنا في جامعة زويل بيرفعوا المحاضرات الخاصة ببعض المواد (ومنها الرياضيات) واللي بيها تقدر تجيب ورقة وقلم وتقعد تستمتع وتتعلم (صدقني محاضرات د حاتم فايد هتقضيلك على مشاكلك مع ال-Eigenvectors/values)، القناتين دول تخش عليهم بشكل دوري، بحيث إنك تفريش الرياضيات في دماغك كدا:
اذهب للقناة
اذهب للقناة

في ناس زي حالاتي بتحب الكتب، وعليه فأنا هرشحلك كتاب Mathematics For ML لسة مرفوع من جامعة كامبريدج من فترة صغيرة، كتاب محترم جدًا جدًا، وهتلاقي أسماء ال-Chapters فيه موازية بشكل كبير الماتيريال اللي رشحناها فوق، مش محتاج أقولك تمشي فيهم بالتوازي طبعا صح؟
لينك الكتاب:  Mathematics For ML
الرحلة طويلة، وبالتالي البوست طويل، وعليه هضيف آخر نصيحة:
اقرأ مقالات كتيرة، ومش تتغر بالكود لمجرد إنه اشتغل، حاول تفحّر شوية في الأكواد، وتفهم النظري وراها، وتجرب كتير موت، تجرب كتير جدًا، لأن الأمر قايم بنسبة 90% على التجربة أصلا، فلا تعجز وخلي نفسك طويل.
شير ومنشن صاحبك الباشمهندس وقوله قوم اطمن على مهاراتك.
Tagged , , , , , , , , , , , , , , , . Bookmark the permalink.

Comments are closed.