إنشاء نماذج التعلم الآلي

يُوفر Microsoft Learn عِدة طرق تفاعلية للحصول على مقدمة للتعلّم الآلي الكلاسيكي. هذه المسارات التعليمية في حد ذاتها ستجعلك مُنتجًا، كما أنها أساس ممتاز للانتقال إلى مواضيع التعلّم العميق.

بدءًا من نماذج التعلّم الآلي الكلاسيكية الأساسية، إلى تحليل البيانات الاستكشافي وتخصيص البنى. ستسترشد بمحتوى تَصَوّرِيّ سهل الفهم ودفاتر Jupyter التفاعلية، كل ذلك دون مغادرة المتصفح.

اختر مسارك اعتمادًا على خلفيتك التعليمية واهتماماتك.

الخيار الأول: دورة تدريبية كاملة: أُسس علم البيانات للتعلّم الآلي

يُوصى بهذا المسار لمعظم الأشخاص. فهو يضم كل الوحدات النمطية لمساريّ التعلّم الأخريين بترتيب مُخصص لتعزيز استيعاب المفاهيم. إذا كنت ترغب في التعرف على كل من المفاهيم الأساسية وكيفية بناء نماذج مع أدوات التعلّم الآلي الأكثر شيوعًا، فهذا المسار يُناسبك. كما أنه أفضل مسار إذا كنت تخطط لتجاوز التعلّم الآلي الكلاسيكي ودراسة التعلم العميق والشبكات العصبية، والتي نقدمها هنا فقط.

الخيار الثاني: المسار التعليمي فِهم علوم البيانات للتعلّم الآلي

إذا كنت تسعى لفهم كيفية عمل التعلّم الآلي وليست لديك خلفية رياضية وافِرة، فهذا المسار يُناسبك. فلا يفترض وجود حصيلة تعليمية سابقة (بخلاف إلمام بسيط بمفاهيم التعليمات البرمجية)، ويُعلّم باستخدام التعليمات البرمجية والاستعارة والمرئيات لتمر بلحظة إدراك مُفاجئة. هو تدريب عملي ولكنه يُركز أكثر على فِهم الأساسيات وبدرجة أقل على قوة الأدوات والمكتبات المُتاحة.

✔ الخيار الثالث: المسار التعليمي إنشاء نماذج التعلّم الآلي

إذا كان لديك بالفعل فكرة عن ما هو التعلّم الآلي أو لديك خلفية رياضية قوية، فقد تميل إلى الانتقال مُباشرة إلى المسار التعليمي إنشاء نماذج التعلّم الآلي. فهذه الوحدات تُعلّم بعض مفاهيم التعلّم الآلي ولكن بسرعة لبلوغ قوة استخدام أدوات مثل scikit-learn وTensorFlow وPyTorch. كما أن هذا المسار التعليمي هو أفضل مسار لك إذا كنت تبحث عن ما يكفي من المعرفة لفهم أمثلة التعلّم الآلي لمنتجات مثل Azure ML أو Azure Databricks.

✔ أنت حاليًا على هذا المسار، مرر لأسفل للبدء.