استكشف العالم المثير للتعلُّم الآلي وهندسة الذكاء الاصطناعي مع نصائح الخبراء والأدوات والإلهام من رحلة Ultralyticsالخاصة. انضم إلينا في تشكيل مستقبل التكنولوجيا!
لم يكن هناك وقت أكثر إثارة من أي وقت مضى أن تكون مهندسا ، ناهيك عن وقت يركز على التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. نظرا لأن التكنولوجيا أصبحت متقدمة بشكل متزايد وأصبحت أجهزة الكمبيوتر أصغر وأسرع وأكثر كفاءة ، فإن فرص المهندسين تتوسع بشكل كبير.
التعلم الآلي شائع لسبب ما. إنه مجال يقدم حلولا جديدة للمشاكل الصعبة ، إجابات استعصت على البشر لبعض الوقت. إنها واحدة من أهم تخصصات علوم الكمبيوتر وستزداد أهميتها مع مرور الوقت. إن المشاركة في التعلم الآلي الآن تعني أن المهندسين يمكنهم تشكيل مستقبل الذكاء الاصطناعي كما نعرفه. إن القدرة على أن تكون جزءا من المستقبل ، والمشاركة في حالات الاستخدام الرائعة ، ودفع أحدث التقنيات هو ما يجعل هذا الدور مثيرا. إذا كنت ترغب في المشاركة في عمل التعلم الآلي الذكاء الاصطناعي ، فنحن هنا للمساعدة!
أيوش شوراسيا هو مهندس تعلم آلي هنا في Ultralytics. كان مفتاح إثارة اهتمامه بالتعلم الآلي هو الموسيقى في الواقع. عندما كان في المدرسة الثانوية ، أراد على وجه التحديد بناء توصية ذكية لمشغل الوسائط الخاص به لأنه كان مملا جدا للاستماع إلى نفس الأغاني كل يوم. على الرغم من أن Ayush لم يكمل المشروع أبدا ، إلا أنه استمر في استكشاف عالم أبحاث ML. منذ ذلك الحين ، كان يعمل على حلول ML مثيرة للاهتمام لمشاكل العالم الحقيقي.
في بعض الأحيان ، قد يعتقد الناس أنه يجب على المرء أن يكون أينشتاين للانخراط في هذه الصناعة ، لكن هذا ليس هو الحال في الواقع. في نهاية اليوم ، الأمر كله يتعلق بالمثابرة والاعتقاد بأنك ستحل كل مشكلة أمامك. عالم الذكاء الاصطناعي معقد للغاية ، لكن مهندس ML الجيد لا يخجل من التحديات.
لا يزال ML مجالا جديدا للغاية ، حيث تظهر جميع أنواع الأوراق البحثية والتقارير المختلفة كل يوم. من السهل أن تنشغل بأحدث ورقة وتنسى هدفك الأصلي. تأكد من أنك تفعل ما في وسعك ، وليس مجرد مطاردة الأوراق!
قبل أن تتمكن من القفز إلى عالم التعلم الآلي ، من الأهمية بمكان معرفة كيفية برمجة أجهزة الكمبيوتر. Python سيعلمك كيفية التفكير الخوارزمي حتى تتمكن من التفاعل بسرعة في عالم ديناميكي حيث يتغير كل شيء بسرعة الضوء. إنها أيضا واحدة من أكثر اللغات شيوعا للتعلم الآلي ، مع العديد من الأدوات المبنية فوقها بما في ذلك YOLOv5.
تشمل تقنيات التعلم الآلي الخاضعة للإشراف الانحدار والارتباط والتصنيف. سيمكنك فهم هذه الأشياء من إعداد بنية مناسبة لبياناتك الخاصة ، والقدرة على استخدام الأدوات المناسبة من خلال فهم الخيارات الرئيسية المتاحة ، واتخاذ خيارات مستنيرة حول الخوارزميات والمعلمات الفائقة المناسبة.
أدوات مثل Google Colab و Pytorch و PyCharm مفيدة ومفيدة للغاية، Google Colab هو GPU مجاني، PyTorch هو إطار عمل شائع للتعلم العميق و PyCharm هو IDE الذي يوفر دعمًا غنيًا للأدوات داخل الواجهة. باستخدام هذه الأدوات، ستتمكن من تحسين إنتاجيتك وتطوير مهاراتك في التفكير الجدلي.
كلما بدأت في بناء مشاريعك الخاصة مبكرا ، زادت فرصك في النجاح. كن مستعدا لارتكاب الأخطاء ، وكن مستعدا للفشل ، والعودة مرة أخرى. التعلم من أخطائك هو أسرع طريقة للنمو. إنه المسار الأصعب ، ولكن الأكثر مكافأة.
التعلم الآلي هو صناعة سريعة الحركة حيث الأفكار التي ظهرت قبل عامين هي الآن في الإنتاج. ستشعر دائما بالإثارة ، خاصة عندما تكون حلولك مفيدة وتعلم أنك تقدم مساهمات للعالم. ومع ذلك ، ستكون هناك تحديات. نقص الموارد والوقت ، وقوة المعالجة الكبيرة ، والتحسينات الضرورية للأجهزة ليست سوى بعض الأمثلة. يجب أن تتذكر دائما التحلي بالصبر واحتضان كل من الصعود والهبوط.
قبل بضع سنوات فقط ، بدأ مؤسسنا ، جلين جوشر ، في الذكاء الاصطناعي و ML كدخيل قادم من خلفية في الفيزياء. مع وضع ذلك في الاعتبار ، لم يحدث نجاح جلين بين عشية وضحاها. لقد تطلب الأمر الصبر والتصميم. YOLOv5 بدأت كفكرة متواضعة. من خلال العمل الجاد ، قمنا ببناء فريق. كل ما نقدمه مفتوح المصدر ، حيث نهدف إلى جعل الذكاء الاصطناعي سهلة ومتاحة للجميع.
"إذا كنت ترغب في دخول عالم التعلم الآلي ، آمل أن تحافظ دائما على قلبك ، وأن تكون متواضعا وصبورا ومصمما على متابعة أحلامك!"
المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Ultralytics، جلين جوشر
