شركة نهج الذكاء الاصطناعي AI Approach

قمت انا ومجموعة من المبرمجين بصناعة آله ذكية تقوم بفرز البرتقال السليمة والفاسدة وبعد ان انتهينا من صنعها قمنا بقياس أدائها عن طريق accuracy كمقياس أداء معروف وكانت الدقة عالية جداً ، وقبل أن نقوم بيعها 🤑 قمنا بتجربتها ولكن تفاجئنا أن الدقة لم تكن كما توقعنا وهذا يعني انه حصل أرتباك😰 فبدئنا بالبحث والسعي لمعرفة كم عدد الحالات التي يخطئ النظام في تصنيفها (يتم تصنيفها على انه فاسدة وهي سليمة او يتم تصنيفها سليمة وهي فاسدة)🤔 ✔️فوجدنا أحد أهم مفاهيم قياس الأداء في نماذج التصنيف(classification) وهي مصفوفة تقييم المخاطر (Confusion matrix) او مصفوفة الارتباك😵: وهي تقنية إحصائية في الذكاء الاصطناعي يتم تشكليها حسب عدد الأصناف (classes) المراد تصنيفها أي في حالتنا: لدينا صنفين برتقاله فاسدة أو سليمة فإن المصفوفة التي ستتشكل بناء على ذلك هي بأبعاد 2x2✔️ 🔘 بحيث يكون في القطر الرئيسي للمصفوفة عدد القيم التي صنفها النظام بشكل صحيح وتسمى: ⬆️ توقع إيجابي صحيح(True Positive (TP)): عدد القيم التي توقع النموذج بشكل صحيح أن البرتقاله سليمة. ⬆️توقع سلبي صحيح ( True Negative (TN)) : عدد القيم التي توقع النموذج بشكل صحيح أنها برتقاله فاسدة 🔘وبقية الأماكن من المصفوفة هي الحالات التي اخطأ النظام في تصنيفها وتسمى: ⬇️توقع إيجابي خاطئ ( False Positive (FP)) ⬇️توقع سلبي خاطئ(False Negative (FN)) ( مثال: كان الشخص رجل وتم تصنيفه انثى😬 او كانت انثى وصنفها رجل🤵‍♂) ⬅️وهناك مقاييس أداء أكثر دقة تعتمد على القيم السابقة وهي: 🔘 أولاً: الدقة (Precision) حيث يخبرك بنسبة التوقعات الايجابية التي كانت إيجابية بالفعل. 🔘ثانياً :الإسترجاع Recall يخبرك ما هي النسبة من جميع العينات الإيجابية التي تم التنبؤ بها بشكل صحيح على أنها إيجابية بواسطة المصنف (classifier) . 🔘ثالثاً Specificity: يخبرك ما هي النسبة من جميع العينات السالبة التي تم التنبؤ بها بشكل صحيح على أنها سلبية بواسطة المصنف (classifier) وكذلك تدعى (True Negative Rate (TNR) من خلال تطبيق مصفوفة الارتباك ،قمنا بمعالجة بعض المشاكل في التصنيف وأصبحت دقة التصنيف عالية.👏🥳 كاتب المحتوى:م.عمر ابو سند مراجعة وتدقيق:م.سامية الشهري تصميم:م.هبه الشريف لمتابعة منشوراتنا العلمية في صفحتنا بالفيس: https://www.facebook.com/100083466410787/posts/pfbid02yhWDD1H12uVBCP1K5o9XB3R1Tmyc1UCoLEfGQS6Kr18rRbzVAc4XbcJzu5DBhcwQl/?mibextid=Nif5oz المصادر: https://www.kdnuggets.com/2021/02/evaluating-deep-learning-models-confusion-matrix-accuracy-precision-recall.html https://rattibha.com/thread/1493508247638228997 https://medium.com/analytics-vidhya/accuracy-on-imbalanced-datasets-and-why-you-need-confusion-matrix-937613bf89bf للانضمام للمجموعات رابط مجموعة فيسبوك: https://www.facebook.com/groups/569091274928082 رابط قناة التيلجرام https://t.me/AIApproach رابط مجموعة تليغرام: https://t.me/AIApproachClub رابط مجموعة واتساب: https://chat.whatsapp.com/KqVy4SM9jAJAdA716kz9cg #نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي #طريقك_للذكاء_الاصطناعي #AI_Approach_Club #your_path_to_ai

🧐 هل سبق لك أن سمعت عن المصطلحات العلمية " overfitting & underfitting" ؟! لنفترض أنك تستعد لإختبار ،ولكنك عرفت اسئلة الاختبار قبل الموعد وقمت بحفظ الاجابات وتكونت لديك معلومات مؤكده من خلالها حصلت على نتائج 💯٪🤩 ولكن تخيل أنه تم إستدعائك لإعادة الإمتحان مرة أخرى وتم إعادة ترتيب الأسئلة وبصياغة مختلفة قليلاً فإذا بك تحصل على درجة أقل🤦🏻‍♂️ ❗هذا يدل أن طريقة مذاكرتك وتدريب ذاكرتك على المعلومات غير صحيحه 🤓 ⬆️ يشير هذا المثال في الجزء الأول إلى أنك حفظت الإجابات ولم تتعلم في الواقع المفاهيم التي تم إختبارك عليها😴، هذا مثال على (overfitting). 🔄 عكس ذلك هو (underfitting) حيث لا تتماثل المواد الدراسية والمنهج الدراسي التي أعطيت لك في ما تم تقييمه أو عمله للإمتحان. 😟 نتيجة لذلك، تلجأ إلى تخمين الإجابات لأنك لا تملك المعرفة الكافية للإجابة بشكل صحيح. ◾إذاً ماهو التعريف العلمي (underfitting) : يعرف بأنه Model مختار غير قادر بما يكفي على ملاءمة مجموعة بيانات التدريب (training dataset) وعادة ما يؤدي إلى خسارة عالية (high loss) أثناء التدريب. ✨ بعض الحلول الممكنة في هذه الحالة : 🔹تبسيط النموذج عن طريق تحديد نموذج بمعلمات أقل ( فمثلًا، نختار نموذج خطي بدلاً من نموذج متعدد الحدود عالي الدرجة). 🔹عن طريق تقليل عدد (features) في بيانات التدريب أو عن طریق تقييد النموذج. 🔹جمع المزيد من بيانات التدريب. 🔹تقليل noise في بيانات التدريب (مثل إجراء عملية إصلاح أخطاء البيانات وإزالة القيم المتطرفة (Outlayer) وما إلى ذلك. ◾أما المصطلح العلمي (Overfitting) : والذي يعرف بأنه يحدث عندما يتعلم النموذج بيانات التدريب جيدًا، يؤدي هذا عادةً إلى إنخفاض مقياس الخسارة (low loss metric) أثناء التدريب ولكن خسارة عالية في مجموع بيانات الإختبار (test dataset). 😌وإليك بعض الحلول التي تساعدنا على إصلاح هذه المشكلة : 🔹إختيار نموذج أكثر قوة، مع المزيد من الوسطاء (Parameters). 🔹تغذية النموذج بميزات أفضل لخوارزمية التعلم الإستعانة بمختص (Feature Engineering). 🔹تقليل القيود على النموذج. أخيراً 🤩 خلال هذه المعلومات أنه بمجرد قيامك بتدريب نموذج، هذا لا يعني بأن النموذج سيتمكن حتماً من التعميم على كافة الحالات الجديدة. إذ يجب علينا فحصه واختباره وتقييمه لمعرفة ذلك وقد نحتاج أحيانًا لإعادة ضبطه إذا لزم الأمر. كاتب المحتوى : م. عمير البعداني مراجعة وتدقيق : م إيمان السماوي تصميم : م محمد الرمادي لمتابعة منشوراتنا العلمية في صفحتنا بالفيس: https://www.facebook.com/100083466410787/posts/pfbid034G1WcvgkBgUVZwPPHj28mz2mzaBwaRa4Gw7TAoU27whShB6JSb59zu3khpR8VQFLl/?mibextid=Nif5oz المصادر : https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/machine-learning/how-to-guides/prepare-data-ml-net للانضمام للمجموعات رابط مجموعة فيسبوك: https://www.facebook.com/groups/569091274928082 رابط قناة التيلجرام https://t.me/AIApproach رابط مجموعة تليغرام: https://t.me/AIApproachClub رابط مجموعة واتساب: https://chat.whatsapp.com/KqVy4SM9jAJAdA716kz9cg #نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي #طريقك_للذكاء_الاصطناعي #AI_Approach_Club #your_path_to_ai

*العام الجديد بعيون الذكاء الإصطناعي 🤖 👽* صور صممها الذكاء الاصطناعي عن طريق تقنية Midjourny . فماذا تعرف عن تقنية Midjourney واستخدام الذكاء الإصطناعي في الإبداع الفني🤔⁉️ ✅Midjourney: هي واحدة من أحد نماذج الذكاء الإصطناعي من نوعية text driven image generation AI "مولد الصور من النصوص " والذي تطورت بشكل كبير في الشهور الأخيرة لتملأ الرسوم صفحات الفن العربية والعالمية على مواقع التواصل الإجتماعي وتثير دهشة الفنانين والمبرمجين😲. 🧑‍🎓هل يمكنك أن تشرح عنها أكثر؟ لم أفهم بعد❗ 👨‍💼 إنها أداة تتيح للمستخدمين إنشاء صور أو أعمال فنية يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الإصطناعي باستخدام رسائل نصية📨. 🧑‍🎓تماماً أصبحت مفهومة بالنسبة لي تابع في الشرح من فضلك😻 👨‍💼يتم الوصول إليها من خلال برنامج Discord وهو حالياً في " Open Beta " مما يعني أنه يمكن لأي شخص الإنضمام إليه واستخدامه مجاناً💯. ✅خطوات إستخدام midjourney: 1️⃣الخطوة 1: تأكد من أن لديك 📧حساب على ديسكورد، قم بتسجيل الدخول إلى Discord. 2️⃣الخطوة 2: قم بزيارة موقع Midjourney 👨‍💼 اختر الإنضمام إلى الإصدار التجريبي. 👨‍💼 سينقلك هذا تلقائيًا إلى دعوة للإنضمام ل Discord. 3️⃣الخطوة 3: قبول دعوة Discord للدخول إلى Midjourney 👨‍💼وافق للإستمرار في الدخول إلى البوت. 4️⃣الخطوة 4: ❌لن يتم فتح تطبيق Discord الخاص بك تلقائياً. ℹعندما يحدث ذلك حدد رمز Midjourney الذي يشبه السفينة🚢. 5️⃣الخطوة 5: في Midjourney على الجانب حدد Newbies يمكنك تحديد أي منها للبدء. 6️⃣الخطوة 6: إبدا بإنشاء صور بكتابة الأمر التالي: "imagine/" في دردشة Discord 👨‍💼سيؤدي هذا إلى إنشاء حقل موجه حيث يمكنك كتابة وصف الصورة. 🧑‍🎓من فضلك قل لي ما هي مميزات التقنية؟🤔 ✅مميزات التقنية : ◾ القدرة على إنشاء صور شخصية .◾ إنشاء مجموعة واسعة من الأنماط. ◾ مفيد بشكل خاص لإنشاء صور ممتعة وجمالية. 🧑‍🎓ما هي سلبيات التقنية؟🤔 ❌❌سلبيات التقنية: من المحتمل أن جميع الأنماط عامة بشكل افتراضي، على الرغم من أن المستخدمين لديهم خيار الدفع مقابل خطة خاصة. وتصل أداة Midjourney قوية وسهلة الاستخدام لإنشاء فن الذكاء الإصطناعي 🤖👽 إعداد المحتوى: م.إيمان السماوي مراجعة وتدقيق: م.أحمد بصيص تصميم: م.أصيل مبارك للمزيد من التفاصيل و لمتابعة منشوراتنا العلمية في صفحتنا بالفيس: https://www.facebook.com/100083466410787/posts/pfbid02BgJ9AV3SCHG48ZBZDNgALccjfJxKbxkJuPE1qkktakwge2UoUrvhi6mhz8G5i5zFl/?mibextid=Nif5oz المراجع: https://www.bbc.com/arabic/science-and-tech-62326227 https://korea.postsen.com/technology/51322/Wow-Works-of-%E2%80%98Mid-Journey%E2%80%99-an-image-generating-AI-that-exclaims.html https://dallery.gallery/midjourney-guide-ai-art-explained/ https://www.techsoune.com/2022/12/create-pictures-ai-art-midjourney.html للانضمام للمجموعات رابط مجموعة فيسبوك: https://www.facebook.com/groups/569091274928082 رابط مجموعة تليغرام: https://t.me/AIApproachClub رابط مجموعة واتساب: https://chat.whatsapp.com/KqVy4SM9jAJAdA716kz9cg #نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي #طريقك_للذكاء_الاصطناعي #AI_Approach_Club #your_path_to_ai

🔥🔥2023🔥🔥