التعلم الآلي وC++: دليل عملي
300 صفحات
Arabic
PDF
4.5

التعلم الآلي وC++: دليل عملي

التعلم الآلي وC++: دليل عملي

المؤلف:

السنة:

ملخص:

كتاب «التعلم الآلي وC++» هو دليل عملي للمطورين الذين يرغبون في إتقان تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي بلغة C++. على عكس Python، حيث تكون معظم المكتبات جاهزة للاستخدام، تتطلب C++ فهماً عميقاً لكل من الأسس الرياضية وخصائص اللغة. يسد هذا الكتاب هذه الفجوة، ويقدم للقارئ مساراً واضحاً من المفاهيم الأساسية إلى إنشاء نماذج عالية الأداء.



عن ماذا يتحدث هذا الكتاب

يغطي الكتاب دورة العمل الكاملة للتعلم الآلي بلغة C++:

  • أساسيات الجبر الخطي والإحصاء — الحد الأدنى الضروري لفهم الخوارزميات، مع أمثلة بلغة C++ (العمل مع المصفوفات، المتجهات، حساب التغاير).
  • الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي — التنفيذ من الصفر باستخدام نزول التدرج، تنظيم L1/L2.
  • آلة المتجهات الداعمة (SVM) — بناء المصنف، العمل مع النوى، التحسين عبر SMO.
  • أشجار القرار والغابة العشوائية — تنفيذ CART، طرق المجموعات، مكافحة الإفراط في التجهيز.
  • الشبكات العصبية — من البيرسبترون إلى الشبكات متعددة الطبقات، الانتشار العكسي للخطأ، استخدام مكتبات Eigen وDlib.
  • التجميع — K-means، DBSCAN، التجميع الهرمي.
  • معالجة البيانات — تحميل CSV، التطبيع، الترميز الأحادي، التعامل مع القيم المفقودة.
  • تحسين الأداء — التوازي (OpenMP)، تعليمات SIMD، تحليل أداء الكود.


لمن هذا الكتاب

الكتاب موجه إلى:

  • مطوري C++ الذين يرغبون في دمج التعلم الآلي في مشاريعهم (الروبوتات، الألعاب، الأنظمة المالية، إنترنت الأشياء).
  • متخصصي علوم البيانات الراغبين في الانتقال من Python إلى C++ لزيادة سرعة أداء النماذج.
  • طلاب التخصصات التقنية الذين يدرسون كلاً من التعلم الآلي والبرمجة منخفضة المستوى.


ماذا ستتعلم

بعد قراءة الكتاب، ستتمكن من:

  • تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي الأساسية بلغة C++ بشكل مستقل دون استخدام مكتبات خارجية.
  • فهم كيفية عمل الأطر الشائعة (TensorFlow، PyTorch) على مستوى واجهة برمجة التطبيقات C++ API.
  • تحسين الكود للعمل مع كميات كبيرة من البيانات ودمج النماذج في التطبيقات الحقيقية.
  • دمج كود C++ مع Python عبر pybind11 للمشاريع الهجينة.


يحتوي كل فصل على أمثلة برمجية جاهزة يمكن تجميعها وتشغيلها. الكتاب مكتوب بلغة بسيطة مع التركيز على التطبيق العملي وليس النظرية. تم اختبار جميع الخوارزميات على مجموعات بيانات حقيقية (UCI، Kaggle).



هذا ليس مجرد ترجمة لكتاب دراسي عن التعلم الآلي بلغة C++، بل هو إصدار مستقل يراعي خصائص اللغة: إدارة الذاكرة، القوالب، STL، تعدد الخيوط. ستتعلم كتابة كود ليس فقط فعالاً، بل وأيضاً عالي الكفاءة.

توصيات