شركة نهج الذكاء الاصطناعي AI Approach

أطلقت شركة "OpenAI" تقنية "Sora" 🔥 الجديدة في مجال الذكاء الاصطناعي،🦾 والتي تحول النصوص إلى صور وفيديوهات واقعية، مقدمةً عروضًا توضيحية مثيرة للإعجاب😍 للتفاصيل 👇 https://www.facebook.com/share/v/2HnWDFKi9agL5F9h/?mibextid=oFDknk #نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي

السلسلة 1️⃣4️⃣ من تلخيص كتاب "Python Data Analytics" مكتبة NumPy و علوم البيانات✨ هل تبحث عن القدرة و السرعة في تحليل البيانات العددية؟🤔 هل ترغب في إيجاد أداة تُمكّنك من التعامل مع الأعداد بدقة وبكفاءة عالية؟🤔 إذا كانت الإجابة نعم، فلا تبحث بعيداً، وهيا لنستكشف مكتبة Numpy😇 تابعنا في الملف المرفق في التعليقات لمعرفة المزيد👇 كاتب المحتوى: م. أيمن الطينة التدقيق اللغوي: م. أسعد الشرعبي التدقيق العلمي: م. مرح أبو غانم التصميم: م. ربا العبسي لتصفح كل جديد في عالم الذكاء الاصطناعي انضم إلينا على موقعنا الإلكتروني، وشاركه مع المهتمين👇🏻 https://www.aiapproachclub.com ولمواكبة مستجدات النادي تابع صفحاتنا على مواقع التواصل الاجتماعي، وشاركها👇🏻 رابط قناتنا على واتس آب: https://whatsapp.com/channel/0029Va8BdxvJJhzfrsj5yJ2s رابط صفحتنا على إنستجرام: https://instagram.com/aiapproach?igshid=YmMyMTA2M2Y= رابط صفحتنا على الفيسبوك: https://www.facebook.com/AIApproach?mibextid=ZbWKwL رابط صفحتنا على لينكد إن: https://www.linkedin.com/company/%D9%86%D8%A7%D8%AF%D9%8A-%D9%86%D9%87%D8%AC-%D8%A7%D9%84%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D9%84%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A-ai-approach-club/ رابط مجتمعنا على لينكد إن: https://www.linkedin.com/groups/9382917 رابط مجموعتنا على فيسبوك: https://www.facebook.com/groups/569091274928082 رابط قناتنا على تيليجرام: https://t.me/AIApproach رابط مجموعتنا على واتس آب: https://chat.whatsapp.com/DWuK8YS0kfkEePewKDVh5Q #تعلم_الحليل_خطوة_بخطوة #نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي #طريقك_للذكاء_الاصطناعي ‏#AI_Approach_Club ‏#your_path_to_ai

كيف تقلل احتمالية حدوث مشكلة ال overfitting (المودل يحفظ ولا يفهم) 🤔 ✅ اول تقنية وهوا انك تستخدم داتا اكثر لتدريب الموديل لكي تتنوع البيانات 📚 عتقول لي لو انا مش لاقي مصدر للداتا ماذا اعمل 🤔 ؟! ✅ ممكن تستخدم ثاني تقنية 😉 وهي ال data augmentation عتقول لي طيب كيف يشتغل هذا ؟ 🤔 تخيل انه معاك صورة قطة وانت مثلا محتاج ۱۰ صور لصور قطط فانت ممكن مثلا تعمل rotate تدوير للصورة أو zoom أو shift بحيث تحصل على صور اكثر من خلال صورة واحدة هو هذا ال data augmentation😊 ✅ثالث تقنية هو انك تعمل على تبسيط المودل بمعنى انك تقلل ال features المميزات الذي ليست مهمة ولن تفيد المودل وفي حالة ال الشبكات العصبية nn تقلل عمق depth ال decision tree ✅رابع تقنية وهوا ال cross-validation بمعنى انك تقسم بيانات التدريب training data ل k folds أو نقول أجزاء وفي كل مرة تبقي جزء لل validation والباقي لل train يعني مثلا تخيل ان الداتا عبارة عن 54321 انت هنا سوف تدرب الموديل اول مرة ع 321 4 وتخلي 5 تبقى ال validation وبعدين ف المرة الثانية تدرب الموديل ع 5321 وتخلي 4 هي ال validation وهكذا بحيث انك تدرب الموديل ع كل الداتا والهدف هنا انك تحسن ال performance وتمنع ال مشكلة ال overfitting ✅ال dropout وهوا التقنية الخامسة تستخدم في الشبكات العصبية بمعنى انك تحذف بشكل عشوائي بعض ال neurons(nodes) ✅سادس تقنية وهو ensemble models وهذا بكل بساطة انك مثلا لو جربت مودل ولقيت ال performance الدقة ضعيفة ممكن تدمج مودلات مع بعض وتزداد ال performance. ✅ التقنية السابعة هي ال early stopping بتستخدم أثناء تدريب المودل ف ال neural networks وعندما تلاقي ال performance بينزل بتوقف التدريب لكي لا يحصل overfitting ✅التقنية الثامنة وهي feature engineering تضيف features جديدة من خلال ال features الموجودة. 🔸طبعا لم ندخل في تفاصيل كل تقنية لكي لا يطول المنشور وممكن انت تعمل بحث لكل تقنية وتفهم أكثر فهل هناك تقنية أخرى لم نذكرها ؟🤔 اكتبها بالتعليقات 🤩👇 كاتب المحتوى : م. عمير البعداني تصميم : م. محمد الرمادي #نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي

السلسلة 4️⃣1️⃣ من تلخيص كتاب "Hands on Machine Learning"  هل سبق وتساءلت ماهو نموذج الانحدار الخطي( linear regression) 🤔 ؟ كيف يتم تدريب هذا النموذج ؟ و ما هي طرق تدريبه ؟ 🛑تابع الملف📕 المرفق في التعليقات لتعرف أكثر 👇🏻 كاتب المحتوى: م. علي الكاهلي التدقيق اللغوي: م. محمد أغيد شيخ فارس التدقيق العلمي: م. إيمان السماوي  التصميم: م. أمة الجليل جحاف لتصفح كل جديد في عالم الذكاء الاصطناعي انضم إلينا على موقعنا الإلكتروني، وشاركه مع المهتمين👇🏻 https://www.aiapproachclub.com ولمواكبة مستجدات النادي تابع صفحاتنا على مواقع التواصل الاجتماعي، وشاركها👇🏻 رابط قناتنا على واتس آب: https://whatsapp.com/channel/0029Va8BdxvJJhzfrsj5yJ2s رابط صفحتنا على إنستجرام: https://instagram.com/aiapproach?igshid=YmMyMTA2M2Y= رابط صفحتنا على الفيسبوك: https://www.facebook.com/AIApproach?mibextid=ZbWKwL رابط صفحتنا على لينكد إن: https://www.linkedin.com/company/%D9%86%D8%A7%D8%AF%D9%8A-%D9%86%D9%87%D8%AC-%D8%A7%D9%84%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D9%84%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A-ai-approach-club/ رابط مجتمعنا على لينكد إن: https://www.linkedin.com/groups/9382917 رابط مجموعتنا على فيسبوك: https://www.facebook.com/groups/569091274928082 رابط قناتنا على تيليجرام: https://t.me/AIApproach رابط مجموعتنا على واتس آب: https://chat.whatsapp.com/DWuK8YS0kfkEePewKDVh5Q #تعلم_الآلة_خطوة_بخطوة #نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي #طريقك_للذكاء_الاصطناعي ‏#AI_Approach_Club ‏#your_path_to_ai

🧐باحثون من MIT يُطورون تقنية ذكاء اصطناعي تُمكن الروبوتات من محاكاة قدرات الإنسان. نجح باحثون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) في تطوير تقنية ذكاء اصطناعي جديدة تُمكن الروبوتات من استخدام أجسادها بالكامل للقيام بمهام معقدة، بدلاً من مجرد استخدام أطرافها🤩. تُسمى التقنية الجديدة "التنعيم" (Smoothing)، وتعمل على تبسيط المليارات من نقاط الاتصال المحتملة بين جسم الروبوت والبيئة المحيطة به، مما يُقلل بشكل كبير من الوقت الحسابي ويزيد الكفاءة↗️. يُمكن أن يكون لهذا التطور تأثير كبير على العديد من المجالات، مثل: 🔸 الصناعة: يمكن استخدام الروبوتات الأكثر قدرة على الحركة في المصانع، لتنفيذ مهام النقل بشكل أكثر كفاءة. 🔸 استكشاف الفضاء: يمكن أن تُسهل الروبوتات في عمليات استكشاف الكواكب والمجرات الأخرى. 🔸 الرعاية الصحية: يمكن استخدام الروبوتات في المستشفيات لمساعدة المرضى وكبار السن. لا تزال هناك بعض التحديات التي يجب التغلب عليها قبل أن تصبح هذه التقنية جاهزة للإستخدام على نطاق واسع. فعلى سبيل المثال، تواجه الروبوتات صعوبة في التعامل مع المهام الديناميكية، مثل رمي جسم ما في سلة المهملات. ومع ذلك، فإن هذا التطور الجديد يُمثل خطوة كبيرة نحو مستقبل، حيث يمكن للروبوتات أن تُقلد القدرات البشرية بشكل أفضل 😍🔥 مَصادر: رابط الورقة البحثية: https://ieeexplore.ieee.org/document/9742827 موقع معهد ماساتشوستس تكنولوجيا: https://web.mit.edu/ رابط المقال على الموقع: https://news.mit.edu/2023/ai-technique-robots-manipulate-objects-whole-bodies-0824 لتصفح كل جديد في عالم الذكاء الاصطناعي انضم إلينا على موقعنا الإلكتروني، وشاركه مع المهتمين👇🏻 https://www.aiapproachclub.com #نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي #طريقك_للذكاء_الاصطناعي ‏#AI_Approach_Club ‏#your_path_to_ai

🧐هل تبحث عن: تعلم مهارات جديدة؟! تسريع عملك؟! استغلال المصادر المتاحة بأفضل طريقة ممكنه؟! 🤩فإليك 24 أداة ذكاء اصطناعي تتواجد في مكان واحد في الإصدار الأول من دليل أدوات الذكاء الاصطناعي المقدم من نادي نهج الذكاء الاصطناعي. ✨ما يميز هذا الإصدار المجاني: ▫️يضم 24 أداة قوية وسهلة الاستخدام. ▫️يقدم ملخصًا لكل أداة ورابط موقعها. ▫️يُساعدك على اختيار الأداة المناسبة لاحتياجاتك. 🔥مع دليل أدوات الذكاء الاصطناعي، ستتمكن من: كتابة محتوى إبداعي ✍️ البحث بشكل ذكي تحرير الصور والفيديوهات ️وإزالة الخلفيات، فهم الأوراق والكتب وتلخيصها وترجمتها 📃 تحويل النص إلى صوت وفيديو ️🔁 تسويق عملك واختيار ألوان الهوية التفاعل مع فيديوهات اليوتيوب والعديد من الفوائد الأخرى! لا تفوت هذه الفرصة! وقم بتحميل دليل أدوات الذكاء الاصطناعي الآن في التعليقات 👇 كتابة محتوى الدليل : م. غدير السنيدار مراجعة الدليل: م. ايمان السماوي تصميم الدليل: م. ربا العبسي #أدوات_الذكاء_الاصطناعي #الإصدار_الأول #نادي_نهج_الذكاء _الاصطناعي

🧐هل تبحث عن: تعلم مهارات جديدة؟! تسريع عملك؟! استغلال المصادر المتاحة بأفضل طريقة ممكنه؟! 🤩فإليك 24 أداة ذكاء اصطناعي تتواجد في مكان واحد في الإصدار الأول من دليل أدوات الذكاء الاصطناعي المقدم من نادي نهج الذكاء الاصطناعي. ✨ما يميز هذا الإصدار المجاني: ▫️يضم 24 أداة قوية وسهلة الاستخدام. ▫️يقدم ملخصًا لكل أداة ورابط موقعها. ▫️يُساعدك على اختيار الأداة المناسبة لاحتياجاتك. 🔥مع دليل أدوات الذكاء الاصطناعي، ستتمكن من: كتابة محتوى إبداعي ✍️ البحث بشكل ذكي تحرير الصور والفيديوهات ️وإزالة الخلفيات، فهم الأوراق والكتب وتلخيصها وترجمتها 📃 تحويل النص إلى صوت وفيديو ️🔁 تسويق عملك واختيار ألوان الهوية التفاعل مع فيديوهات اليوتيوب والعديد من الفوائد الأخرى! لا تفوت هذه الفرصة! وقم بتحميل دليل أدوات الذكاء الاصطناعي الآن في التعليقات 👇 كتابة محتوى الدليل : م. غدير السنيدار مراجعة الدليل: م. ايمان السماوي تصميم الدليل: م. ربا العبسي #أدوات_الذكاء_الاصطناعي #الإصدار_الأول #نادي_نهج_الذكاء _الاصطناعي

السلسلة 1️⃣3️⃣ من تلخيص كتاب "Python Data Analytics" ما هي أهم المكاتب التي ستكوّن الملامح الرئيسية في فصول الكتاب القادمة🤔؟! 🔴 تابع الملف 📕 المرفق في التعليقات لتعرف ما هي👇 كاتب المحتوى: م. غدير السنيدار التدقيق اللغوي: م. إسراء سعيدي التدقيق العلمي: م. إيمان السماوي التصميم: م. أنور الحيمي لتصفح كل جديد في عالم الذكاء الاصطناعي انضم إلينا على موقعنا الإلكتروني، وشاركه مع المهتمين👇🏻 https://www.aiapproachclub.com #تعلم_تحليل_البيانات_خطوة_بخطوة #نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي #طريقك_للذكاء_الاصطناعي ‏#AI_Approach_Club ‏#your_path_to_ai

وانتهت ورشة بناء مستقبلك المهني باحتراف على منصة LinkedIn 🔥💪 للمدرب: م/ علاء الدين المقطري ولكن يمكنك الاستفادة مرة أخرى من كنز المعلومات الذي تم تقديمه في الورشة من خلال مشاهدة الفيديو المسجل للورشة والموجود على قناتنا على اليويتوب 🤩 وفي وصف الفيديو ستجدون ملف العرض التقديمي للورشة 🥳 رابط فيديو الورشة 👇 https://youtu.be/aWNRJbeeEv8?si=yVa-Zj3i-UhtbkFE ترقبوا قادم الأيام، فنهج يحضر لكم مفاجآت مشوقة وفيديوهات تعليمية رائعة وباللغة العربية💪🤩 ولكي لا تفوتوها اشتركوا في قناتنا وفعلوا زر الجرس 🔥 #ورشات_نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي #نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي #طوفان_نهج_العلمي #AI_Approach_Club

وانتهت ورشة بناء مستقبلك المهني باحتراف على منصة LinkedIn 🔥💪 للمدرب: م/ علاء الدين المقطري ولكن يمكنك الاستفادة مرة أخرى من كنز المعلومات الذي تم تقديمه في الورشة من خلال مشاهدة الفيديو المسجل للورشة والموجود على قناتنا على اليويتوب 🤩 وفي وصف الفيديو ستجدون ملف العرض التقديمي للورشة 🥳 رابط فيديو الورشة 👇 https://youtu.be/aWNRJbeeEv8?si=yVa-Zj3i-UhtbkFE ترقبوا قادم الأيام، فنهج يحضر لكم مفاجآت مشوقة وفيديوهات تعليمية رائعة وباللغة العربية💪🤩 ولكي لا تفوتوها اشتركوا في قناتنا وفعلوا زر الجرس 🔥 #ورشات_نادي_نهج_الذكاء _الاصطناعي #نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي #طوفان_نهج_العلمي #AI_Approach_Club

السلسلة 3️⃣1️⃣ من تلخيص كتاب "Hands On Machine Learning ". انضم إلى الجولة الأخيرة مع الآلة في لعبتنا 👾، حيث تتعرف على استراتيجيات التصنيف المتعدد الفئات وأدواته، وتكتشف خطوات التحليل الشامل للأخطاء🧐، بالإضافة إلى أنواع التصنيفات الأخرى مثل التصنيف متعدد العلامات والتصنيف متعدد الإخراجات لإزالة الضوضاء من الصور. 🔴للانضمام تابع الملف 📕 المرفق في التعليقات لتعرف أكثر:👇 كاتب المحتوى: م. مرح أبو غانم التدقيق اللغوي: م. غدير السنيدار التدقيق العلمي: م. محمد الشرفي التصميم: م. دولة المعمري لتصفح كل جديد في عالم الذكاء الاصطناعي انضم إلينا على موقعنا الإلكتروني، وشاركه مع المهتمين👇🏻 https://www.aiapproachclub.com #تعلم_الآلة_خطوة بخطوة #نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي #طريقك_للذكاء_الاصطناعي ‏#AI_Approach_Club ‏#your_path_to_ai

يمكننا ذلك من خلال استخدام التصنيف متعدد الإخراجات “ Multioutput Classification“ تعتبر هذه الفئة تعميما للتصنيف متعدد العلامات حيث يمكن أن تكون كل علامة متعددة الفئات (أي يمكن أن تحتوي على أكثر من قيمتين ممكنتين). تخيل أن لديك صورة بيضاء وأسود ملوثة ببعض الضوضاء، وتريد نظاما يتنبأ بالصورة النظيفة بعد إزالة الضوضاء. لنفترض أن الصورة مكونة من بكسلات ، وكل بكسل له قيمة تشير إلى درجة اللون (من الأبيض إلى الأسود). في هذا النوع من التصنيف، الناتج المطلوب ليس فقط تحديد ما إذا كان البكسل أسود أو أبيض (متعدد الفئات Multiclass)، بل أيضا تحديد قيمة البكسل بعد إزالة الضوضاء (متعدد الإخراجاتMultioutput). وبهذا نكون قد وصلنا إلى نهاية 🤩جولتنا في فصل التصنيف، بحيث تكون عرفت كيفية تحديد مقاييس جيدة لمهام التصنيف وبناء أنظمة التصنيف لمجموعة متنوعة من المهام. كاتب المحتوى: م. مرح أبو غانم التدقيق اللغوي: م. غدير السنيدار التدقيق العلمي: م. محمد الشرفي التصميم: م. دولة المعمري لتصفح كل جديد في عالم الذكاء الاصطناعي انضم إلينا على موقعنا الإلكتروني، وشاركه مع المهتمين👇🏻 https://www.aiapproachclub.com ولمواكبة مستجدات النادي تابع صفحاتنا على مواقع التواصل الاجتماعي، وشاركها👇🏻 رابط قناتنا على واتس آب: https://whatsapp.com/channel/0029Va8BdxvJJhzfrsj5yJ2s رابط صفحتنا على إنستجرام: https://instagram.com/aiapproach?igshid=YmMyMTA2M2Y= رابط صفحتنا على الفيسبوك: https://www.facebook.com/AIApproach?mibextid=ZbWKwL رابط صفحتنا على لينكد إن: https://www.linkedin.com/company/%D9%86%D8%A7%D8%AF%D9%8A-%D9%86%D9%87%D8%AC-%D8%A7%D9%84%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D9%84%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A-ai-approach-club/ رابط مجتمعنا على لينكد إن: https://www.linkedin.com/groups/9382917 رابط مجموعتنا على فيسبوك: https://www.facebook.com/groups/569091274928082 رابط قناتنا على تيليجرام: https://t.me/AIApproach رابط مجموعتنا على واتس آب: https://chat.whatsapp.com/DWuK8YS0kfkEePewKDVh5Q #تعلم_الآلة_خطوة بخطوة #نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي #طريقك_للذكاء_الاصطناعي ‏#AI_Approach_Club ‏#your_path_to_ai

السلسلة 3️⃣1️⃣ من تلخيص كتاب "Hands On Machine Learning ". هيا لننتقل للمرحلة الأصعب من اللعبة!🔥 في المرحلة الأولى من اللعبة🕹️، تم استخدام الآلة لتخمين الإجابة بين فئتين فقط، ولكن مع دخولنا في مرحلة "ليڤل" الوحش، ازداد تعدد الفئات وأصبحت مهمة التخمين أكثر صعوبة 😰. ومع ذلك، لا داعي للقلق، فالآلة ستتجاوز هذه المرحلة أيضًا😮‍💨. سنستخدم أدوات واستراتيجيات مختلفة في Scikit-Learn لمواجهة هذه المرحلة الصعبة👏🏻. لكن قبل أن نتعرف على هذه الاستراتيجيات، دعنا نتعرف أولاً على مفهوم التخمين بين أكثر من فئتين🤔. عندما يتضمن التصنيف التمييز بين أكثر من فئتين، يُطلق عليه التصنيف متعدد الفئات "Multiclass classification". يشير التصنيف متعدد الفئات إلى عملية تصنيف تتضمن التمييز بين أكثر من فئة أو صنف. على سبيل المثال، يمكن تصنيف الحيوانات إلى فئات مختلفة مثل القطط، الكلاب، والفيلة وهذا يعد تصنيفًا متعدد الفئات لأنه ينطوي على التمييز بين أكثر من صنف من الحيوانات😲. لنفترض أننا استكملنا لعبة "حزر فزر" باستخدام مجموعة البيانات MNIST، ومهمتنا الحالية هي تصنيف الصور المكتوبة يدويًا للأرقام إلى واحدة من الفئات العشر الممكنة (من 0 إلى 9). ✨هناك استراتيجيتان يمكننا استخدامهما للتعامل مع التصنيف متعدد الفئات: 1. استراتيجية "واحد مقابل الباقي" (OvR): في هذه الاستراتيجية، نقوم بتدريب مصنف منفصل لكل فئة ممكنة. على سبيل المثال، سيكون لدينا مصنف واحد للصفر وآخر للواحد وهكذا يتعلم كل مصنف كيفية التمييز بين الصور التي تحتوي على الفئة المعينة والصور التي لا تحتوي عليها. ثم يتم اختيار الفئة التي يحقق المصنف أعلى درجة لها كتصنيف للصورة🌌. 2. استراتيجية "واحد مقابل واحد" (OvO): في هذه الاستراتيجية، نحتاج إلى تدريب مصنف لكل زوج من الفئات الممكنة. على سبيل المثال، في الخطوة الأولى، بعد استخدم استراتيجية واحد مقابل الباقي (One-vs-Rest)، حيث يتم تدريب مصنف منفصل لكل فئة ممكنة. يتعلم كل مصنف كيفية التمييز بين الفئة المعينة وبين الفئات الأخرى. ثم يتم اختيار الفئة التي يحقق المصنف درجة عالية فيها كتصنيف نهائي للعنصر المعطى👌🏻. لنتذكر جيدًا أن هذه الاستراتيجية مشابهة لنظام البطولة النهائية في بطولة كأس العالم لكرة القدم ⚽️🏆 كما أن هناك العديد من المصنفات التي تناسب مجموعة البيانات الكبيرة لهذا النوع من التصنيف متعدد الفئات مثل SVM. ولكن لحظة، لماذا نحتاج إلى تحليل الخطأ ونعرف بالفعل المقاييس الأداء في المرة السابقة 🤔؟ نحن نقوم بتحليل الأخطاء التي يقوم بها التصنيف لتحسين أداء النموذج. يساعدنا تحليل الخطأ في تحديد نقاط القوة والضعف في النموذج، والآن دعنا نتعرف على خطوات التحليل: في الخطوة الأولى، سنقوم بإنشاء مصفوفة الارتباك (Confusion Matrix) التي تلخص أداء نموذج التصنيف. تساعدنا هذه المصفوفة في فهم أماكن الأخطاء في التصنيف. ثم، سنقوم بتصور (Visualization) هذه المصفوفة باستخدام وظيفة matshow() في Matplotlib، مما يمكننا من تحديد أنماط مثل التصنيفات الخاطئة والمناطق التي يعمل فيها المصنف بشكل جيد. بعد ذلك، سنقوم بحساب معدلات الأخطاء (Error Rate) عبر الفئات المختلفة لمقارنتها. سنقوم أيضًا بتحليل مصفوفة الارتباك من خلال تحليل الأخطاء (Analysis of Errors) للحصول على نظرة عميقة في أداء المصنف، مما يتيح لنا فهم سلوك النموذج وأسباب الأخطاء النموذجية. وفي النهاية، سنقوم بالتحقيق الإضافي (Further Investigation) في الأخطاء النموذجية عن طريق عرض أمثلة للصور التي تم تصنيفها خاطئًا، مما يساعدنا في فهم الأسباب وراء هذه الأخطاء. أحسنت، لقد انتهينا من تحليل الخطأ بطريقة جيدة 👏🏼. والآن دعنا نستقبل أصدقاءنا الثلاثة: أليس، بوب، تشارلي" كما ذكرهم لنا مؤلف الكتاب " لقد قرأت ذهنك الآن أنت تخبرني أنك لم تستطع التعرف عليهم 😂، سأريك صورة لوجوههم دعنا نجرب طريقة تعرف جديدة هذه المرة وذلك باستخدام التصنيف متعدد العلامات“ Multilabel Classification“ ماذا يعني ذلك؟! وهو أن يقوم المصنف بإخراج عدة فئات لكل مثال. لا تقلق لم أفهم أنا أيضا 😂 دعني أوضح هذا لنفرض أننا عرضنا صورة على المصنف يوجد فيها أليس وتشارلي فقط يجب على المصنف أن يخرج [1,0,1] بمعنى أن (أليس" نعم موجود "، بوب" ليس متواجدا "، تشارلي" نعم موجود في الصورة "). ويطلق على نظام التصنيف هذا الذي يخرج علامات ثنائية متعددة اسم" نظام التصنيف متعدد العلامات ". لرؤية مثال مبسط باستخدام مصنف KNeighborsClassifier مع الكود لتنفيذ هذا النوع من التصنيف يمكنك الرجوع لصفحة (106) في الكتاب 📚. ماذا أن عدنا الآن لمجموعة MNIST وكانت لدينا مجموعة من الصور تحمل ضوضاء noise وأردنا أن نزيل تلك الضوضاء من الصور 🤔؟

أقرأ الاصدار الثاني من مجلة نادي نهج الذكاء الاصطناعي العلمية عن التعلم الآلي 🤖 ✨ محاور المجلة: ✅ مفهوم التعلم الآلي (ML). ✅ أهمية استخدام التعلم الآلي في مجالات مختلفة. ✅ شرح مختلف أنواع التعلم الآلي وتفاصيل خوارزمياتها. ✅ من هو مهندس تعلم الآلة. ✅ أدوات مفيدة لتعلم الآلة. ✅ خارطة طريق لتصبح مهندسًا في مجال تعلم الآلة . ✅ مصادر مجانية لتعلم التعلم الآلي، بما في ذلك قنوات يوتيوب - كتب- وكورسات - ورش عمل. احصل على نسختك المجانية الآن في التعليقات 👇 واحصل على جميع إصدارات المجلة الآن عبر رابط قوقل درايف 👇 https://drive.google.com/drive/folders/1OTIHvOol_grETKy-af_dbzhWr0b17uJT?usp=sharing لا تفوت فرصة التعرف على عالم الذكاء الاصطناعي! كتابة محتوى المجلة : م. حسام المعمري م. إيمان السماوي مراجعة المجلة : م. علاء الدين المقطري تصميم المجلة : م. أسامة البدوي #مجلة_نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي #الإصدار_الثاني