مشروع تعلم الآلة ببايثون

خطوات تنفيذ مشروع تعلّم الآلة باستخدام لغة بايثون – الجزء الأوّل

دليل عملي مُفصَّل يبدأ من الفكرة وينتهي عند أوّل نموذج صالح للتجريب

فهرس المحتويات

1. مقدّمة عامّة حول مشاريع التعلّم الآلي

   مواضيع ذات صلة

   • 
     خاصيات وارتباطات جافا
   • 
     مستقبل الويب عبر WebSocket
   • 
     مقدمة شاملة في البرمجة
   • 
     مدونة Angular على Firebase
   • 
     صنع آلة موسيقية إلكترونية
   • 
     مكونات أداة Performance لتحليل الويب

2. تحديد المشكلة وصياغتها رياضيًّا

3. جمع البيانات وبناؤها

4. فحص جودة البيانات وتنظيفها

5. الاستكشاف التحليلي البصري والإحصائي

6. تقسيم البيانات واستراتيجيّات أخذ العيّنات

7. اختيار المقاييس المناسبة للأداء

8. تصميم خطّ أنابيب المعالجة (Pipeline)

9. الاختيار الأوّلي للنماذج الخوارزميّة

10. ضبط فرط‑المعلمات (Hyperparameters)

11. التقييم الدوري وتوثيق النتائج

12. بنية المجلّدات وإدارة الإصدارات

13. خاتمة تقنيّة وتمهيد للجزء الثاني

1. مقدّمة عامّة حول مشاريع التعلّم الآلي

إنّ طبيعة مشاريع التعلّم الآلي تختلف جوهريًّا عن مشاريع البرمجة التقليديّة؛ فالمخرجات النهائية لا تُبنى فقط عبر منطق تحكّمي (Rules‑Based) بل عبر نماذج رياضيّة تتعلّم من البيانات. يتطلّب ذلك دورة حياة كاملة تبدأ بالفكرة وتنتهي بنشر النموذج (MLOps). سيركّز هذا المقال الطويل – باعتباره الجزء الأول – على المراحل التي تسبق بناء النموذج النهائي، أي كلّ ما يحدث قبل الضغط على زرّ .fit() في سكِikit‑learn أو TensorFlow.

لماذا بايثون؟

لأنّها تمتلك بيئة متكاملة من المكتبات العلميّة (NumPy، Pandas، Matplotlib)، وأطر التعلّم الآلي (scikit‑learn، XGBoost، LightGBM)، وأطر التعلّم العميق (TensorFlow، PyTorch). كما تُسهّل كتابة الأكواد السريعة لإنشاء بروتوتايب ثم تحويله إلى نظام إنتاجي.

2. تحديد المشكلة وصياغتها رياضيًّا

1. تحديد الهدف التجاري أو البحثي: يجب ترجمة التحدّي الواقعي إلى «سؤال تنبّؤي». مثال: “تقليل معدل ارتداد العملاء بنسبة ‎15 % خلال ربع سنة”.

2. نوع التعلّم: تصنيف، انحدار، تجميع، كشف شذوذ، أو توصية.

3. صياغة الدخل والخرج X→y: تعريف المتغيّرات المستقلّة X والمتغيّر التابع y بدقّة.

4. افتراضات قابلة للاختبار: وضع فرضيّات حول توفّر البيانات، التوزيع، وعدم وجود تحيّز جغرافي مثلاً.

5. قيود المشروع: زمن التدريب، متطلّبات الذاكرة، ومتى يُعتبَر الأداء «جيدًا بما يكفي».

3. جمع البيانات وبناؤها

نصيحة هندسيّة: اعتمد صيغة موحَّدة للتخزين (Parquet أو Feather) تضمن الضغط والسرعة وتقليل استهلاك الذاكرة.

4. فحص جودة البيانات وتنظيفها

• التعامل مع القيم المفقودة:

  • الحذف القائم على الحدّ الأدنى للحجم (Listwise Deletion).

  • التقدير الإحصائي (Mean/Median Imputation).

  • التقدير المتقدّم (K‑NN Imputer، Iterative Imputer).

• التعرف على القيم الشاذّة:

  • أسلوب المسافة (Mahalanobis).

  • أسلوب التوزيع (IQR، Z‑Score).

  • خوارزميّات متخصّصة (Isolation Forest).

• تحويل الأنماط (Type Casting) لتجنّب الاختناقات في الذاكرة.

• التحقق من الاتّساق المنطقي: مثال: العمر لا يمكن أن يكون رقمًا سالبًا.

5. الاستكشاف التحليلي البصري والإحصائي

الاستكشاف الجيّد يختصر ساعات من الضبط العشوائي لاحقًا. أدوات رئيسيّة:

• Pandas Profiling لتوليد تقرير شامل تلقائيًّا.

• Seaborn PairPlot لرؤية العلاقات الثنائية.

• رسم السلاسل الزمنية إن وُجدت.

• حساب الترابط (Correlation Matrix) مع خريطة حرارية.

6. تقسيم البيانات واستراتيجيّات أخذ العيّنات

• تقسيم قياسي: Training 70 %, Validation 15 %, Test 15 %

• الطيات المتقاطعة (k‑Fold CV): يُفضَّل k=5 أو k=10 للمجموعات الصغيرة.

• Stratified Sampling لحفظ توزيع الفئات في مشكلات التوازن غير المتكافئ (Class Imbalance).

• Time‑Series Split في البيانات الزمنية؛ يُحافظ على الترتيب الزمني.

7. اختيار المقاييس المناسبة للأداء

• تصنيف: Accuracy، Precision، Recall، F1‑Score، AUC‑ROC.

• انحدار: RMSE، MAE، R².

• كشف الشذوذ: Average Precision، AUROC غير مُتوازِن.

• ضبط العتبة: استخدام منحنى Precision‑Recall لاختيار أفضل cutoff في الإنتاج.

8. تصميم خطّ أنابيب المعالجة (Pipeline)

يوفّر scikit‑learn كائن Pipeline الذي يربط سلسلة من المحوّلات (Transformers) والمقدّرات (Estimators):

python
CopyEdit
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

num_cols = ['age', 'income']
cat_cols = ['city', 'gender']

numeric_pipeline = Pipeline([
    ('imputer', SimpleImputer(strategy='median')),
    ('scaler', StandardScaler())
])

categorical_pipeline = Pipeline([
    ('imputer', SimpleImputer(strategy='most_frequent')),
    ('encoder', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore'))
])

preprocess = ColumnTransformer([
    ('num', numeric_pipeline, num_cols),
    ('cat', categorical_pipeline, cat_cols)
])

model = Pipeline([
    ('preprocess', preprocess),
    ('clf', LogisticRegression(max_iter=1000))
])

فوائد تصميم Pipeline:

• منع تسرّب البيانات (Data Leakage).

• سهولة حفظ النموذج (joblib.dump).

• إمكانيّة دمجها مباشرة في عمليات البحث الشبكي GridSearchCV.

9. الاختيار الأوّلي للنماذج الخوارزميّة

ابدأ بنماذج بسيطة لضمان خط أساس (Baseline) ثم انتقل إلى نماذج أكثر تعقيدًا إذا دعت الحاجة.

10. ضبط فرط‑المعلمات (Hyperparameters)

• Grid Search: استكشاف شامل لكن مُكلف حسابيًّا.

• Random Search: تغطية أوسع للمجال في وقت أقلّ.

• Bayesian Optimization عبر مكتبات مثل Optuna تُقلّل عدد التجارب.

• التوازي عبر مكتبة Joblib أو Dask لتسريع العمليّات.

11. التقييم الدوري وتوثيق النتائج

• استخدام MLflow أو Weights & Biases لتتبّع المقاييس، الشيفرة، نُسخ البيانات، ونماذج الإنتاج.

• إنشاء تقارير أوتوماتيكيّة (Jupyter‑Notebook ➜ nbconvert ➜ HTML/PDF).

• اعتماد مقاربة الدفعات الصغيرة في التحسين لمنع الإفراط في الضبط (Overfitting).

12. بنية المجلّدات وإدارة الإصدارات

kotlin
CopyEdit
project-root/
│
├── data/
│   ├── raw/
│   ├── processed/
│   └── external/
├── notebooks/
├── src/
│   ├── data/
│   ├── features/
│   ├── models/
│   └── visualization/
├── models/
├── reports/
└── requirements.txt

• استخدم Git مع استثناء البيانات الضخمة عبر Git‑LFS أو DVC.

• قُم بتأمين بيئة افتراضية (virtualenv أو conda).

• وثّق كل تغيير في CHANGELOG.md برقم الإصدار Semantic Versioning.

13. خاتمة تقنيّة وتمهيد للجزء الثاني

يغطي هذا الدليل المراحل الجوهرية قبل بناء النموذج، بدءًا من تعريف المشكلة وحتى تجربة النماذج الأولى وتوثيقها. في الجزء الثاني سيتم التعمّق في التقييم المتقدّم للأداء، التقليل من التحيّز، دمج بيانات جديدة تلقائيًّا، وترتيب خطوات النشر (MLOps) مع Docker و CI/CD.

المراجع

1. Géron, A. (2022). Hands‑On Machine Learning with Scikit‑Learn, Keras, and TensorFlow (3rd ed.). O’Reilly Media.

2. Raschka, S., & Mirjalili, V. (2019). Python Machine Learning (3rd ed.). Packt Publishing.