هدف هذا الكتاب هو خدمة الباحثين الناطقين باللغة العربية من أجل أثراء المحتوى العربي الذي يفتقر أشد الافتقار إلى محتوى جيد ورصين في مجال الذكاء الاصطناعي ولغة الالة والتعلم العميق.
تعد البيانات اليوم أداة ووقودًا للشركات لاكتساب رؤى مهمة وتحسين أدائها. سيطر علم البيانات على كل صناعة تقريبًا في العالم. لا توجد صناعة في العالم اليوم لا تستخدم البيانات.
كمية البيانات المتاحة لنا تتزايد باستمرار. تستخدم الآلات هذه البيانات للتعلم وتحسين النتائج وتزويدنا بها. يمكن أن تكون هذه النتائج مفيدة للغاية في تقديم رؤى قيمة وكذلك اتخاذ قرارات تجارية مستنيرة. يتطور التعلم الآلي باستمرار، ونتيجة لذلك، تنمو تطبيقات التعلم الآلي أيضًا. لقد دخل التعلم الآلي في حياتنا اليومية، حتى بدون أن ندرك ذلك.
البيانات لا تخبرنا فقط عن الماضي. إذا قمنا بنمذجة البيانات بعناية وبدقة، يمكننا العثور على أنماط وارتباطات للتنبؤ بسوق الأوراق المالية، وانتاج تسلسل البروتين، واكتشاف الهياكل البيولوجية مثل الفيروسات، وأكثر من ذلك. ومع ذلك، فإن نمذجة كميات كبيرة من البيانات يدويًا أمر شاق. لتحقيق ذلك، لجأنا إلى خوارزميات التعلم الآلي التي يمكن أن تساعدنا في استخراج المعلومات من البيانات. يمكن تعريف التعلم الآلي، بدوره، على أنه استخدام وتطوير أنظمة الكمبيوتر القادرة على التعلم والتكيف دون تخطيط صريح. تستخدم هذه الأنظمة الخوارزميات والنماذج الإحصائية لتحليل واستنتاج الأنماط في البيانات. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي أن تحل المشكلات المعقدة غير العملية أو التي يستحيل القيام بها يدويًا، وتعلم التوزيعات والأنماط والارتباطات لكشف المعرفة داخل البيانات. تقوم الخوارزميات بذلك عن طريق استكشاف مجموعة بيانات وإنشاء نموذج تقريبي لتوزيع البيانات، بحيث عندما نقوم بتغذية بيانات جديدة وغير مرئية، فإنها ستؤدي إلى نتائج جيدة.
يمكن اعتبار هذا الكتاب بمثابة مقرر دراسي اختياري لطلاب السنة النهائية الجامعيين وكتاب منهجي لطلاب الدراسات العليا في الهندسة وعلوم الكمبيوتر في تخصص الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يكون هذا الكتاب أيضًا مرجعًا جيدًا لجميع المهتمين بالتعلم الآلي وعلم البيانات، من الباحثين في مختلف المجالات إلى الأطباء.
يتكون الكتاب الحالي من جزئين: المقدمة والتعلم الآلي
يتكون الجزء الأول (المقدمة) من الفصول التالية:
الفصل الأول: علم البيانات.
الفصل الثاني: مقدمة في بايثون.
الفصل الثالث: البيانات.
ويتكون الجزء الثاني (التعلم الآلي) من الفصول التالية:
الفصل الرابع: مقدمة في التعلم الآلي.
الفصل الخامس: اختيار النموذج وتقييمه.
الفصل السادس: التعلم الخاضع للاشراف.
الفصل السابع: التعلم العميق.
الفصل الثامن: التعلم غير خاضع للاشراف.
الفصل التاسع: موضوعات مختارة.