التعلم الآلي وC# (.NET): دليل عملي

كتاب "التعلم الآلي وC# (.NET)" هو أول دليل عملي من نوعه يوضح كيفية تطبيق خوارزميات التعلم الآلي في بيئة .NET دون اللجوء إلى Python. إذا كنت مطور C# وترغب في دمج وظائف ذكية في تطبيقاتك - من التنبؤ بالمبيعات إلى التعرف على الصور - فسيكون هذا الكتاب رفيقك الموثوق.

عن ماذا يتحدث الكتاب

• أساسيات التعلم الآلي: الانحدار، التصنيف، التجميع، الطرق الجماعية.
• العمل مع إطار العمل ML.NET: تحميل البيانات، بناء خطوط الأنابيب، تدريب وتقييم النماذج.
• مشاريع حقيقية: نظام توصيات، كاشف الشذوذ، تحليل المشاعر للنصوص.
• دمج الشبكات العصبية: تطبيق TensorFlow وONNX في تطبيقات .NET.
• نشر النماذج: النشر عبر واجهة برمجة التطبيقات (API) الويب، التضمين في تطبيقات سطح المكتب والجوال.
• أفضل الممارسات: معالجة القيم المفقودة، التطبيع، اختيار المقاييس، مكافحة الإفراط في التجهيز.

لمن هذا الكتاب

• مطوري C# الذين يرغبون في تعلم التعلم الآلي دون تغيير مجموعة التقنيات الخاصة بهم.
• مهندسي الخلفية .NET الذين يسعون لإضافة وظائف الذكاء الاصطناعي إلى خدمات الويب.
• الطلاب والمبتدئين الذين يدرسون علم البيانات على منصة Microsoft.
• قادة الفرق والمهندسين المعماريين الذين يقيمون إمكانيات ML.NET للمشاريع التجارية.

ماذا ستتعلم

• كيفية تصميم وتدريب نموذج تعلم آلي باستخدام C# وVisual Studio فقط.
• كيفية إعداد البيانات: من ملفات CSV وقواعد البيانات إلى مصادر البيانات المتدفقة.
• كيفية اختيار الخوارزمية المناسبة: الانحدار الخطي، أشجار القرار، SVM، الشبكات العصبية.
• كيفية تقييم جودة النموذج باستخدام التحقق المتقاطع ومصفوفة الأخطاء.
• كيفية تصدير النموذج إلى تنسيق ONNX واستخدامه في بيئات أخرى.
• كيفية بناء خط أنابيب شامل من البيانات الأولية إلى حل الإنتاج.

يحتوي كل فصل على أمثلة أكواد جاهزة يمكن تشغيلها فورًا في .NET Core / .NET 8+. الكتاب مكتوب بلغة بسيطة، دون إغراق في الرياضيات - مع التركيز على التطبيق العملي. ستتعلم ليس فقط تشغيل الخوارزميات، بل أيضًا فهم سبب عملها وكيفية ضبطها لمهمة محددة.

بغض النظر عما إذا كنت تبني روبوت محادثة، أو نظام تصفية للبريد العشوائي، أو تحليلات تنبؤية - سيمنحك هذا الكتاب الأدوات اللازمة لتطبيق التعلم الآلي على منصة .NET.