الدكتور علاء طعيمة التدريسي في كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات في جامعة القادسية يترجم كتاب(تعلم الآلة وعلم البيانات: الأساسيات والمفاهيم والخوارزميات والأدوات) إلى اللغة العربية.
وصدر الكتاب عن دار النشر “ميعاد انديشه” في طهران، وبيّن الدكتور علاء أن هدفه من ترجمة الكتاب هو خدمة الباحثين الناطقين باللغة العربية من أجل أثراء المحتوى العربي الذي يفتقر إلى مضمون جيد ورصين في مجال الذكاء الاصطناعي ولغة الآلة والتعلم العميق.
فالبيانات تعد اليوم أداة ووقودًا للشركات لاكتساب رؤى مهمة وتحسين الأداء، ولقد سيطر علم البيانات على الصناعات كلها تقريبًا، إذ لا تكاد توجد صناعة في العالم اليوم إلّا تستخدم البيانات، وإن كمية هذه البيانات لاسيما المتاحة لنا تتزايد باستمرار، حيث تستخدم الآلات هذه البيانات للتعلم وتحسين النتائج وتزويدنا بها ويمكن أن تكون هذه النتائج مفيدة للغاية في تقديم رؤى قيّمة وكذلك اتخاذ قرارات تجارية مستنيرة، فالتعلم الآلي يتطور باستمرار، ونتيجة لذلك، تنمو تلك التطبيقات، لقد دخل التعلم الآلي في حياتنا اليومية، فالبيانات لا تخبرنا فقط عن الماضي فإذا ما قمنا بنمذجة البيانات بعناية وبدقة، يمكننا العثور على أنماط وارتباطات للتنبؤ بسوق الأوراق المالية، وإنتاج تسلسل البروتين، واكتشاف الهياكل البيولوجية مثل الفيروسات، وأكثر من ذلك،هذا إلى جانب أنّ نمذجة كميات كبيرة من البيانات يدويًا أمر شاق، ولتحقيق ذلك، لجأنا إلى خوارزميات التعلم الآلي التي يمكن أن تساعدنا في استخراج المعلومات من البيانات، ويمكن تعريف التعلم الآلي على أنه استخدام وتطوير أنظمة الكمبيوتر القادرة على التعلم والتكيف دون تخطيط صريح، حيث تستخدم هذه الأنظمة الخوارزميات والنماذج الإحصائية لتحليل واستنتاج الأنماط في البيانات، ويمكن لخوارزميات التعلم الآلي أن تحل المشكلات المعقدة غير العملية أو التي يستحيل القيام بها يدويًا، وتعلم التوزيعات والأنماط والارتباطات لكشف المعرفة داخل البيانات، وتقوم الخوارزميات بذلك عن طريق استكشاف مجموعة بيانات وإنشاء نموذج تقريبي لتوزيع البيانات، فعندما نقوم بتغذية بيانات جديدة وغير مرئية، فإنها ستؤدي إلى نتائج جيدة.
يمكن اعتبار هذا الكتاب بمثابة مقرر دراسي اختياري للطلبة الجامعيين في المرحلة المنتهية، وكتاب منهجي لطلبة الدراسات العليا في الهندسة وعلوم الكمبيوتر في تخصص الذكاء الاصطناعي، ويمكن أن يكون هذا الكتاب أيضًا مرجعًا جيدًا لجميع المهتمين بالتعلم الآلي وعلم البيانات، من الباحثين في مختلف المجالات لاسيما الأطباء.
جاء الكتاب في 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.
