الصورة التي تم إنشاؤها باستخدام DALLE-3
 

قد يبدو إتقان التعلم الآلي (ML) أمرًا مرهقًا، ولكن مع الموارد المناسبة، يمكن أن يكون أكثر قابلية للإدارة. تعد GitHub، منصة استضافة التعليمات البرمجية المستخدمة على نطاق واسع، موطنًا للعديد من المستودعات القيمة التي يمكن أن تفيد المتعلمين والممارسين على جميع المستويات. في هذه المقالة، نراجع 10 مستودعات GitHub أساسية توفر مجموعة من الموارد، بدءًا من البرامج التعليمية الملائمة للمبتدئين وحتى أدوات التعلم الآلي المتقدمة.

مستودع: مايكروسوفت/ML-للمبتدئين

يقدم هذا البرنامج الشامل الذي يستمر لمدة 12 أسبوعًا 26 درسًا و52 اختبارًا، مما يجعله نقطة انطلاق مثالية للقادمين الجدد. إنه بمثابة نقطة انطلاق لأولئك الذين ليس لديهم خبرة سابقة في التعلم الآلي ويتطلعون إلى بناء الكفاءات الأساسية باستخدام Scikit-learn وPython.

يحتوي كل درس على مواد تكميلية تتضمن اختبارات قبلية وبعدية، وتعليمات مكتوبة، وحلول، ومهام، وموارد أخرى لاستكمال الأنشطة العملية.

مستودع: dir-ai/ML-YouTube-Courses

يعمل مستودع GitHub هذا بمثابة فهرس منسق لدورات التعلم الآلي عالية الجودة المستضافة على YouTube. من خلال جمع الروابط إلى العديد من البرامج التعليمية والمحاضرات والسلاسل التعليمية لتعلم الآلة في موقع مركزي واحد من مقدمي خدمات مثل Clatech وStanford وMIT، يسهل الريبو على المتعلمين المهتمين العثور على محتوى تعلم الآلة القائم على الفيديو الذي يلبي احتياجاتهم. 

إنه المستودع الوحيد الذي تحتاجه إذا كنت تحاول تعلم الأشياء مجانًا وفي الوقت الذي يناسبك.

مستودع: mml-book/mml-book.github.io

الرياضيات هي العمود الفقري للتعلم الآلي، وهذا المستودع بمثابة صفحة ويب مصاحبة لكتاب "الرياضيات للتعلم الآلي". يحفز الكتاب القراء على تعلم المفاهيم الرياضية اللازمة للتعلم الآلي. يهدف المؤلفون إلى توفير المهارات الرياضية اللازمة لفهم تقنيات التعلم الآلي المتقدمة، بدلاً من تغطية التقنيات نفسها.

ويغطي الجبر الخطي، والهندسة التحليلية، وتحلل المصفوفات، وحساب التفاضل والتكامل المتجه، والاحتمال، والتوزيع، والتحسين المستمر، والانحدار الخطي، وPCA، ونماذج الخليط الغوسي، وSVMs.

مستودع: جانيشار/MIT-كتاب التعلم العميق-pdf

يُعد كتاب التعلم العميق مصدرًا شاملاً يهدف إلى مساعدة الطلاب والممارسين على دخول مجال التعلم الآلي، وتحديدًا التعلم العميق. يقدم الكتاب، الذي نُشر في عام 2016، أساسًا نظريًا وعمليًا لتقنيات التعلم الآلي التي قادت التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي. 

اكتملت الآن النسخة الإلكترونية من كتاب التعلم العميق لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وستظل متاحة مجانًا عبر الإنترنت، مما يوفر مساهمة قيمة في إضفاء الطابع الديمقراطي على تعليم الذكاء الاصطناعي. 

يغطي الكتاب مجموعة واسعة من المواضيع بعمق، بما في ذلك شبكات التغذية العميقة، والتنظيم، وخوارزميات التحسين، والشبكات التلافيفية، ونمذجة التسلسل، والمنهجية العملية.

مستودع: DataTalksClub/التعلم الآلي-zoomcamp

يعد ZoomCamp للتعلم الآلي عبارة عن معسكر تدريبي مجاني عبر الإنترنت مدته أربعة أشهر يوفر مقدمة شاملة لهندسة التعلم الآلي. يعد هذا البرنامج مثاليًا لأولئك الجادين في تطوير حياتهم المهنية، حيث يرشد الطلاب من خلال بناء مشاريع التعلم الآلي في العالم الحقيقي، ويغطي المفاهيم الأساسية مثل الانحدار والتصنيف ومقاييس التقييم ونشر النماذج وأشجار القرار والشبكات العصبية وKubernetes وTensorFlow Serving.

خلال الدورة، سيكتسب المشاركون خبرة عملية في مجالات مثل التعلم العميق، ونشر النماذج بدون خادم، وتقنيات التجميع. يتوج المنهج بمشروعين رئيسيين يمكّنان الطلاب من إظهار مهاراتهم المطورة حديثًا. 

مستودع: ujjwalkarn/التعلم الآلي-دروس خصوصية

هذا المستودع عبارة عن مجموعة من البرامج التعليمية والمقالات والموارد الأخرى حول التعلم الآلي والتعلم العميق. ويغطي مجموعة واسعة من المواضيع مثل Quora، والمدونات، والمقابلات، ومسابقات Kaggle، وأوراق الغش، وأطر التعلم العميق، ومعالجة اللغة الطبيعية، ورؤية الكمبيوتر، وخوارزميات التعلم الآلي المختلفة، وتقنيات التجميع. 

تم تصميم المورد لتوفير المعرفة النظرية والعملية مع أمثلة التعليمات البرمجية وأوصاف حالة الاستخدام. إنها أداة تعليمية شاملة تقدم نهجًا متعدد الأوجه للتعرف على مشهد التعلم الآلي.

مستودع: josephmisiti/التعلم الآلي الرائع

Awesome Machine Learning عبارة عن قائمة منسقة من أطر التعلم الآلي والمكتبات والبرامج الرائعة التي تعتبر مثالية لأولئك الذين يتطلعون إلى استكشاف أدوات وتقنيات مختلفة في هذا المجال. ويغطي الأدوات عبر مجموعة من لغات البرمجة من C ++ إلى Go والتي تنقسم أيضًا إلى فئات مختلفة للتعلم الآلي بما في ذلك رؤية الكمبيوتر والتعلم المعزز والشبكات العصبية والتعلم الآلي للأغراض العامة.

يعد Awesome Machine Learning موردًا شاملاً لممارسي وعشاق التعلم الآلي، ويغطي كل شيء بدءًا من معالجة البيانات والنمذجة وحتى نشر النماذج وإنتاجها. تسهل المنصة المقارنة السهلة بين الخيارات المختلفة لمساعدة المستخدمين في العثور على الخيار الأفضل لمشاريعهم وأهدافهم المحددة. بالإضافة إلى ذلك، يظل المستودع محدثًا بأحدث وأكبر برامج التعلم الآلي عبر لغات البرمجة المختلفة، وذلك بفضل مساهمات المجتمع.

مستودع: afshinea/ستانفورد-cs-229-التعلم الآلي

يوفر هذا المستودع مراجع مكثفة وتذكيرات حول مفاهيم التعلم الآلي التي تغطيها دورة CS 229 بجامعة ستانفورد. ويهدف إلى دمج جميع المفاهيم المهمة في أوراق الغش لكبار الشخصيات التي تغطي موضوعات رئيسية مثل التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم العميق. يحتوي المستودع أيضًا على تجديدات لكبار الشخصيات والتي تسلط الضوء على المتطلبات الأساسية في الاحتمالات والإحصائيات والجبر وحساب التفاضل والتكامل. بالإضافة إلى ذلك، هناك ورقة غش خاصة بـ Super VIP تجمع كل هذه المفاهيم في مرجع نهائي واحد يمكن للمتعلمين الحصول عليه بسهولة.

من خلال الجمع بين هذه النقاط الأساسية والتعاريف والمفاهيم التقنية، فإن الهدف هو مساعدة المتعلمين على فهم موضوعات التعلم الآلي بدقة في CS 229. تتيح أوراق الغش تلخيص المفاهيم الحيوية من المحاضرات ومواد الكتب المدرسية في مراجع مكثفة للمقابلة الفنية.

مستودع: khangich/مقابلة التعلم الآلي

فهو يوفر دليلاً دراسيًا شاملاً وموارد للتحضير لمقابلات هندسة التعلم الآلي وعلوم البيانات في شركات التكنولوجيا الكبرى مثل Facebook وAmazon وApple وGoogle وMicrosoft وغيرها.

المواضيع الرئيسية المشمولة:

• أسئلة LeetCode مصنفة حسب النوع (SQL، البرمجة، الإحصائيات).
• أساسيات تعلم الآلة مثل الانحدار اللوجستي، وKMeans، والشبكات العصبية.
• مفاهيم التعلم العميق من وظائف التنشيط إلى شبكات RNN.
• تصميم أنظمة تعلم الآلة بما في ذلك الأوراق المتعلقة بالديون الفنية وقواعد تعلم الآلة
• أوراق ML الكلاسيكية للقراءة.
• تحديات إنتاج ML مثل التوسع في Uber وDL في الإنتاج
• أسئلة المقابلة الشائعة لتصميم نظام تعلم الآلة، مثل توصيات الفيديو/الخلاصات واكتشاف الاحتيال.
• أمثلة على الحلول والبنيات لتوصيات YouTube وInstagram.

يجمع الدليل المواد المقدمة من كبار الخبراء مثل Andrew Ng ويتضمن أسئلة مقابلة حقيقية يتم طرحها في أفضل الشركات. ويهدف إلى توفير الخطة الدراسية لإجراء مقابلات تعلم الآلة عبر العديد من شركات التكنولوجيا الكبرى.

مستودع: EthicalML / إنتاج رائع للتعلم الآلي

يوفر هذا المستودع قائمة منسقة من المكتبات مفتوحة المصدر للمساعدة في نشر نماذج التعلم الآلي ومراقبتها وإصدارها وتوسيع نطاقها وتأمينها في بيئات الإنتاج. ويغطي جوانب مختلفة من التعلم الآلي للإنتاج بما في ذلك:

1. شرح التوقعات والنموذج
2. الحفاظ على الخصوصية ML
3.  إصدار النماذج والبيانات
4. تنسيق التدريب النموذجي
5. تقديم النماذج ومراقبتها
6. AutoML
7. خط أنابيب البيانات
8. وسم البيانات
9. إدارة البيانات الوصفية
10. توزيع الحساب
11. تسلسل النموذج
12. الحساب الأمثل
13. معالجة دفق البيانات
14. الكشف عن الشذوذ والشذوذ
15. متجر الميزات
16. متانة الخصومة
17. تحسين تخزين البيانات
18. دفتر علوم البيانات
19. البحث العصبي
20. و اكثر.

سواء كنت مبتدئًا أو ممارسًا ذا خبرة في تعلم الآلة، فإن مستودعات GitHub هذه توفر ثروة من المعرفة والموارد لتعميق فهمك ومهاراتك في التعلم الآلي. من الرياضيات الأساسية إلى التقنيات المتقدمة والتطبيقات العملية، تعد هذه المستودعات أدوات أساسية لأي شخص جاد في إتقان التعلم الآلي.
 
 

عابد علي عوان (@ 1abidaliawan) هو عالم بيانات متخصص محترف يحب بناء نماذج التعلم الآلي. يركز حاليًا على إنشاء المحتوى وكتابة مدونات تقنية حول تقنيات التعلم الآلي وعلوم البيانات. عابد حاصل على درجة الماجستير في إدارة التكنولوجيا ودرجة البكالوريوس في هندسة الاتصالات. تتمثل رؤيته في بناء منتج للذكاء الاصطناعي باستخدام شبكة عصبية بيانية للطلاب الذين يعانون من مرض عقلي.

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://www.kdnuggets.com/10-github-repositories-to-master-machine-learning?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=10-github-repositories-to-master-machine-learning