بسم الله والحمد لله والصلاة والسلام على رسول الله
اليوم ان شاء الله شباب هنبدأ ب chapter جديد في ال
data mining و هنتكلم على أولى ال data mining tasks
و هي ال classification ال classification لكن قبل
ما أبدأ بالمحاضرة فعليا و بال slides بدي أسأل انا
ايش احنا بنيعني بال classification
أه محمد شو يعني classification؟
بدي
أصنف .. شو يعني بدي أصنف؟ أيوة أنا بدي أقول ..
بينهم شغلات مشتركة
شو رايك مشتركة؟ مرتجع عفوا بجسم ال data على شكل
categories بجسم ال data على شكل categoriesكريم
بناء على ترميز معينة بعمل زي لبط بمثل الصدر او كذا
طيب انا قاعد باسأل شو يعني تصنيف بالعربي شو يعني
تصنيف شغلات بينها او في عناصر مش علها عناصر مشتركة
اعمر شو يعني تصنيف تقسيم العناصر الى مجموعات طيب
شو يعني تصنيف يا راني تصنيف شو يعني
طيب لو انا جيت قلتلك اه احمد تفضل اعمل subclass
بناء على role معين او subset طيب لو .. لو انا جيت
قلتلكوا عند الان قرصة كتب مجموعة كتب و بدنا نصنفها
إيش اسمك؟ إبراهيم إبراهيم أنا عارف تعمل تسألك
سنوار حسب إيش بدي أصنفها؟ ليش يا إبراهيم سألتي
السؤال هذا؟ عشان أنا أقدر؟ طب إيش اللي بدك يامني
يا إبراهيم عشان تقدر تصنفها؟
هو هو إنت صرت إبراهيم الآن؟ أيوة إيش اللي بدك
يامني عشان تقدر تصنفها؟ حق تقدر تحصرلي شغلات؟
معلومات .. معلومات .. معلومات عن إيش؟ معلومات عن
أستراليا .. معلومات عن أستراليا .. معلومات عن
أستراليا .. معلومات عن أستراليا .. معلومات عن أست
تمام؟ كان كله بيتكلم على clustering أو grouping
لأن كلكوا بتتكلموا لمجموعات أصنفهم لمجموعات أصنفهم
لمجموعات مش هيك اصنفهم يعني في عندي predefined
setsفي عندي مجموعات معروفة مسبقًا والمجموعات هذه
إلها عنوين وانت دورك تشوف هل العنصر هذا بيتواءم مع
المجموعة هذه ولا لأ عشان تحطه تحتها بينما اللي
كنتوا أنتوا بتطرحوا بتقول أنا بدي أدرس الخصائص
المشتركة بين الكتب و أجسمهم لمجموعاتهذا بيسميه
احنا في ال data science أو في ال data mining
clustering يا تامر بيسميه clustering أو grouping
بينما للتصنيف انا بقاعد فيه عندي مجموعات معرفة
مسبقا predefined
groups ممكن
يكونوا أقل شيء لازم يكونوا تنتينأجلش لازم يكونوا
مجموعتين و بعد هي كان بيجي دوري أنا بشوف كل object
في ال data set اللي عندي أو كل object في الكتب
اللي عندي بيندرج تحت أي مصنف تحت أي عنوان من
المجموعات هذه لو أنا اجيت قلتلك يا همام الكتب اللي
عندي انا اما science او politics او financial او
literature أدب
اقتصاد، سياسة، علوم، شوبك تساوي وعندك مزالة مجموعة
الكتب مثل ما هي مكدسة قدامي، شو هتعمل؟ كيف؟ ماشي،
هتفرزهم الآن، شو هتساوي؟ هتمسك كل كتاب؟ كملعلى
الأقل أعرف الموضوع اللي بيتكلم فيه الكتاب يعني
مثلا كتاب بتتكلم عن الاحتلال الانجليزي لشرق آسيا
مثلا بتصنف سياسة ولا تاريخ literature حسب الكتاب
عن إيش بتتكلم هل بتتكلم مثلا رؤية سياسية ولا
بتتكلم مجرد سرد تاريخي للموضوع الاحتلال على
التاريخ جيت وجيت والله كتاب بتتكلم على ال second
derivative
Science، لجيت كتاب بتتكلم عن الـ poems أو الشعر،
literature، مظبوط؟ هيك صار في عندي أنا الآن
باستخدم الـ knowledge تبعتي، تمام؟ و معرفتي
بالمجموعات السابقةبالمجموعات السابقة اللى موجودة
عندى و بروح ايش بصير اخد كل كتاب او كل object
بقارن الخصائص طبعته او بحاول اطلع اعرف عناش بتكلم
الكتاب هذا و بروح بصنفه لوحده بحطه تحت مجموعة او
تحت اي مجموعة من العناصر اللى موجودةعامة تمام
فمعناته ال classification هي عضوية المجموعات
predefined group مجموعات معروفة مسبقا و بدي احدد
مين العناصر تمام اللي ممكن يكونوا تحت المجموعة
اللي عندها الان بيفرج عن التقسيم او ال clustering
لو قلت الشباب انا بدي اجسمكوا لمجموعات تمامشغلات
كتيرة ممكن تكون مشتركة أو شغلات كتيرة ممكن تكون
مختلفة بينكوا عشان لو روحت أنا قلت بتجسمكوا تبع ال
.. سنة الميلاد تمام؟ لاحظ أنا في كل الكلام اللي
أنا بقوله ماليش أي control على .. على عدد
المجموعات بينما في ال cluster .. في ال
classification عدد المجموعاتطبعا بدي أجسمكوا تبعا
لتاريخ ميلادكوا لسنة الميلاد كل ناس مولودين في سنة
هدولة بيكونوا مجموعة لحالهم طب لجيت واحد بحاله أه
هدا بدوني أعمل مجموعة ماعنديش مشكلة في الموضوع لأ
ممكن أسخر ال cluster لخدمة ال classificationممكن
أسخر ال clustering لخدمة ال classification وهذا
نسميه عادة semi supervised learning ان انا فعليا
عندي بعض ال data بعض ال data labelled و بعض ال
data .. و كم كبير من ال data unlabeled فبروح
بجسمهم لاربع مجموعات حسب معرفتي من هناو بطلع في كل
cluster كل مجموعة ايش الاكثر عناصر من ال الهم
label و بسميه بطلق عليه و بخلي ال bag كله ماشي
يحملوا نفس الصفة اجيت اقول بدي اصنفكوا تبعا
لمعدلاتكوا
واحد يقول يا دكتور ما هو معروف المعدلات تسعين وفوق
من تمانين لتسعين okay بس لاحظ أنا ما اتكلمت على كل
اسم مجموعة المجموعات هذه مالهاش أسامي مش معرفة
بالنسبة لي مسبقا تبع الأوزانكوا الأطوالكوا تمام كل
الشغلات هذه عاملا جاعة بتتكلم على مجموعاتعلى
مجموعات و بعد هيك بنصير اما بحدد الخاصية و بشغل او
بروح بقول لشبابنا نجسم لمجموعتين لتلت مجموعات و
بصير ادور على ال common properties اللي تجمعكم مع
بعض لكن ايش الصفر السمة السائدة لكل مجموعة نعرفش
لاحقا بدنا نصير نفكر ندور بعنوان بينما بال
classification انا عندى التصنيفات موجودة عندى
مستويات الطلاب موجودة ممتاز جيد جدا جيدمقبول؟ هذه
التصنيفات اللي موجودة في عند الآن درجة الرطوبة إما
هتكون عالية أو متوسطة أو منخفضة الجو إما هيكون
غائم أو غائم جزئيا أو صافي تمام؟ اليوم إما هيكون
ماطر أو هيكون غير ماطر هذه المعلومات أو هذه ال
categories
بتكلم على category كمجموعات إلها صفات مشتركة محددة
وواضحة وإلها اسم فهنا احنا بنتكلم على تصنيف
classification إيش اللي احنا بنتعلمه في ال chapter
هذا؟
إيش بتتوجه إن احنا نتعلم في ال chapter هذا الآن؟
كيف أقدر أعرف المجموعات؟ مش صحيح، أيوة أتعرف
على التقنيات اللي تستخدم في التصنيف غيره، طبعا هذا
حتكلم شغل مكتبات أو شغل ناس شغالة في المجال، غير،
أه حسنأيش بتتوقع أن ابدا أتعلم الفصل هذا أو
الشابتر هذا؟
كيف المكتبات بتعمل؟ ايش المبدأ اللي بتشتغل عليه؟
اه أحمد ايش ممكن أتوقع أن أتعلم الفصل هذا الشابتر
هذا؟ على أي أساس أصنف؟
أديب الشغلات المشتركة بين الـ instances أو الـ
object عشان أقدر أصنفها أقدر أفرج بين إيش؟ بين ال
objects أو بين جثين أتعرف على الخصائص تبعت كل
مجموعة عشان أقدر أحدد لـ new objects أو الـ unseen
samples بتنتمي لأي مجموعة بس فعليا مش أنا اللي
هشتغلالـ Machine الفكرة الآن لما نتكلم على
Classification هنبدأ نتكلم على Machine Learning
Algorithm هنبدأ نتكلم على تعلم الآلة أو تعلم ..
تعلم الآلة كيف الآلة بتدور على ال characteristics
المشتركة لكل مجموعة الآن بما أن ال classification
هي واحدة من supervised learning method احنا كنا
حكينا المرة الماضية ال data mining tasks نوعين
Predictive وDescriptive في الـ Predictive قلت أنا
فيه Classification وبدى اتنبأ بكاتجورى بدى اتنبأ
بال Target Label تبع المجموعة وفي عند Regression
بدى اتنبأ بcontinuous value بصبح وقلنا في ال
Descriptive في الوصفية اما بتكلم على Clustering
تقسيم لمجموعات او Outlayer Detection تحديد الشوان
او ال Association Rulesتحديد الإطباع ما بين
العناصر اللي موجودة الآن ضمن الكلام هذا أنا هتعرف
على مجموعة من الـ algorithms والقاليات اللي
بتستخدمها من أجل استنباط خصائص المجموعات المعرفة
مسبقا اللي موجودة عندى في ال data ومن ثم لما بدي
أجي أعمل predictionبدي تديني ال prediction أو بدي
تديني ال category أو ال group أو اسم المجموعة اللي
بينتمي إليها ال object الجديد هذا اللي هو ال
unseen object أو unseen instance يعني فعليا أنا
بدي أشوف الآلة كيف اللي بتتعلم طب أنا وين في
الموضوع انت دورك جهزت البيانات بدك تختار algorithm
كويس وتقول لل algorithm اقرأ البيانات وتعلم منها
تعمله evaluation قبل ما تقول أنا صار فيه عندىموديل
بيقدر يعمل prediction لل category أو لل class اللي
موجود عندها ال classification
هي
واحدة من ال mining task او ال data mining task
التقليدية ال task يعني من اهم او من اكثر ال task
شهرة ل classification وطبعاممتدة أساسا بالـ
Machine Learning عادة الـ Machine Learning
Algorithm الشباب بشكل عام أو التقنيات بتشتغل ضمن
منهجيات معينة الأولى أنه فعليا هل الـ Machine
Learning هذه تتدرب أو تعلم من خلال الـ Human
Supervision من خلال مراقبة الإنسانأو إشراف الإنسان
الفكرة كالتالي بينفعش أنا أروح أقول للطلاب في
المدرسة هذه مجموعة الكتب بروح أدخله في الصف الآن
من العشرة للاحد عشر عليكوا عربي أدرس كتاب العربي
بدون ما يكون عندهم مدرس، بينفع؟ ليش؟ طبيعي الإنسان
إنه هيميل إنه إيش؟ مدونش يدرس، هيقعد يلعب يتحدث
ويجار وكذا أثناء إحتياجات بيكون المدرس موجود
والتاني يحطي الرسم في بعض ويتحدثوافالآن المراقبة
هي ضرورية من أجل ضبط عملية التعلم بس الآلة ما
عندهاش شعور وبتملش يعني مش شغلة وبالتالي هتدرس لأ
المفهوم الـ Supervision هان شو علاقة الإنسان في
تحديد البيانات اللي موجودة إذا أنا كانت ال data
اللي موجودة عندى عبق .. حطيتلها target وحطيتلها
label حددت الفئات تبع كل instance معاه شو بتكلم
عليه؟supervised learning في عندي الـ unsupervised
غير مراقب و أنا بقوله جسم لمجموعات تلاتة اربعة
خمسة عشرة عشرين بس ال system لحاله بيشتغل semi
supervised و هو عبارة عن combination بين التنين
هدول reinforcement learning اللي هو إعادة التعلم
بالضغط أو بالقوة و هنا بيقبل زي مبدأ الثواب و
العقابعلى ال algorithm اللي شغال في حد فيكوا لعب
سوبر ماريو كلكوا لعبتوها كويس عمرك اتفرجت على ال
system هو بيلعب يعني تخليه تفتح ال super mario
تقوله tutorial و تخلي ال system هو اللي يلعب مش
video نفس النفس حكاية لعبك بس ممكن هو يشتغلك تشطر
منكالفكرة وين؟ كانت في ال .. ليش جبتيلك ال super
mario بالتحديد يا جماعة الخير؟ لأن ال concept بسيط
جدا ممكن تستوعبهان، الآن لما كانوا في لعبة ال
super mario بياكلوا الفطر، إيش بيصير في ال
character تبعك؟بتطور، بيكبر، بيتضخم، مظبوط؟ وكل
تطور أو كل مشروم أو كل فطر بياكله تمام؟ كان بنجيه
من موت محقق عند وين؟ عندما .. لما بدرب في .. في
سلحفة أو بجع في جورة أو بدرب في صبار، مظبوط؟ الآن
هذه الحالات، كل هذه الحالات مميتةفكان كل ما هو
بيحصل فطر أكبر كان بيحصل عدد مرات من النجاة أكبر
وكل ما بيصطدم في سلحفا أو بيقعد .. بيسقط في جورة
أو بخبط في صبار بغلت وبالتالي إذا أنت اشتغلت بزيد
ال rank بزيد الفرصة تبعتك وإذا أنت اشتغلت بالعكس
وماتصرفتش بلباقة أو بطريقة جيدةهتصل لمرحلة نقول لك
خلاص مضال الكاش فرصة عيد اللعبة من تاني، مظبوط؟
هذا مبدأ ال reinforcement learning اللي فعليا احنا
ممكن نطبقه بس مش اختصاصنا احنا فعليا الفصل هذا في
ال data mining بس شغالين شويهان و شويهان كذلك ال
machine learning تقسمالـ Algorithm تبعتها هل عملية
التعليم هتصير incrementally on a fly؟ يعني بين
قصين وانا قاعد بأتمرن أو عفوا وانا قاعد بأشتغل
فعليا هل هكتسب تجارب جديدة أضيفها لل knowledge
تبعتي؟ إذا هذا الكلام كان يطبق في موضوع ال machine
learning فاحنا بنتكلم على online learningبينما اذا
كنت انا و هذا اللي احنا هنشتغل عليه عنhand في ال
batch ال data set انا قرأتها لمرة واحدة و بنيت
عليها model و ال model هذا وضلت اطبق فيه بدون
الاستفادة من ال prediction الجديدة فده بنسمي احنا
batch learning كذلك في عندي ال trend في ال machine
learning هل هي model based ولا instance based
model based يعني هيروح يبني model هيروح يبنيموديل
هو اللي بديه يعمل prediction لاحقا بينما بال
instance based في كل مرة بديه يعمل prediction بديه
يرجع لل data 6 الأصلية و طبعا هدول الشغلتين لكل
واحدة فيه إيجابياتها و إليها سليبياتها كذلك في
trend آخر فيه deterministic و فيه probabilistic
approachفي الـ learning في الـ deterministic اللي
هو الدقيق أو الموحد انه ال algorithm هذا مع ال
input هذا لو عدته خمس تلاف مرة لو عدته مليون مرة
هيديني نفس النتيجة محدد بينما في ال probabilistic
طبعا في ال deterministic مافيش عندي مجلة
randomness مافيش مجلة عشوائية كله شغال ضمنقيم
حقيقية موجودة بين إيدينا بينما في الـ
Probabilistic Approach بيعتمد على الـ Randomness
لأنه بياخد Sample من ال population و بيصير .. ممكن
نزقر .. عفوا النتيجة تتغير ما بين كرن و التاني
بشكل
عام احنا بنتكلم على ال supervised learning و
بالتحديد ال classificationالان super vision زي ما
قلنا سابقا training data ال data set اللي انا
اخترتها بتتكلم عن ال heart disease ال
body mass index ال blocked artery تصلب الشرايين
قلم في الصدر و في الآخرالتصنيع التبعي هل هذا heart
disease هل هذا مرض قلب مرض قلب ولا لأ yes و no ال
data set في جو زي اليوم بتكلم الجو غائم ال outlook
cloudy ال temperature عشرة مثلا او اتناشر ال
humidityIntermediate متوسطة الـ Windy فيه رياح بدي
أعمل هل اليوم ماطر أو لأ ك category كفئة لاحظ أنا
الآن بتكلم هذه ال label تبعتي هي ال target هي ال
group الـ predefined group إما هدول ال instances
ال data set مقسمين لمجموعتين ناس مصابين أمراض
القلب و ناس غير مصابةالجو أيام ماطرة و أيام غير
ماطرة تصنيفات الطلاب جيد جدا او ممتاز جيد جدا جيد
مقبولة هذه التصنيفات الموجودة معروفة مسبقا وهذه
هتكون موجودة عندهان فلل training set هذه لازم تكون
عاملة combination ما بين ال attributes اللي عندي
بالاضافة
الـ groups او الـ predefined groups يعني بين جثين
محددله بشكل دقيق كل raw بيتبع اي مجموعة تمام؟ كل
raw بيتبع اي مجموعة و عادة هذه بنسميها احنا
training data training data فال classification هي
مهمتها تعمل predict categorialclass label تتنبأ
بالفئة باسم الفئة تبعتنين؟ تبعت المجموعات لل
unseen data طبعا ال class label هذا إما بيكون
discrete أو بيكون nominal شو يعني nominal data؟
text .. text .. text .. تمام؟ طب شو يعني discrete
data؟قيم منفصل عن بعضها هي فعلياً وظاهرها
continuous عشر، عشرين، تلاتين تمام؟ ولمّا بتروح
يعمل ال prediction هو بتقول أما عشرة أو عشرين أو
تلاتين مالهاش علاقة بالأرقام أو العلاقة بالحساب
مطلقاً الآن ففي
ال classification هيبني prediction model عشان
يتنبأ بال discrete values اللي موجودة عندها تعالى
نشوف الصورة هايأو بلاش، قبل ما نروح على الصورة هاي
عشان انا بقى أظل أقول Model Model Model Model شو
يعني Model؟ نموذج نموذج، تمام وشو
يعني نموذج؟ تصور، تصور، تصور، تصور، تصور، تصور،
تصور، تصور، تصور، تصور، تصور، تصور، تصور، تصور،
تصور، تصور
صورة مصغرة شوف أحمد من غاد بيقولك photo
description بس سيبك من ال photo و اتكلم عن ال
description انا بقولك صح صورة مصغرة او نموذج بلاش
نقول مصغر صورة توصفالنموذج أو الشكل أو ال object
اللي جاي عندي الآن بتروح شركة Apple على سبيل .. لأ
انتوا أقولكوا علاقة بما في ناس بتكون interested
بالسيارات تروح شركة BMW بتقولك والله إحنا في عندنا
ال model تبع ألفين و تلاتين من السيارة جاهز شو
يعني؟ مش .. لأ لأ ماتكلم ال .. ماتكلم على ال model
يعني ان هو في عنده تصور أو وصف دقيقلشكل السيارة،
إيش السيارة بديها تكون، اللي في الـ 2030 يا همام
ممكن prototype أو ممكن يكون عاملة prototype، بس في
الآخر أهم في ال prototype هذا مثلا، معارض
السيارات، لما بروح بيعرض في المعارض، إيش بقولك؟
بقولك، هي model، تمام؟ عن السيارة، هي model عن
الجوال
sample ايش بستفيد من الـ sample هاي فعليا بشوف الـ
real description بشوف وصفه دقيق كيف بيكون لأ لما
بروح بقولك في عند ال model تبعت الجوال مكونا من او
هيو كده فبديك وصفه جدش حجمه جدش الكاميرا جدش وزنه
جدش ال processor جدش ال memory جدش ال storage
تبعته ايش هو التقنية المستخدمة مع ال bluetooth مع
ال land مع ال wireless عفوا كل الشغلات هذه بتكون
موصوفة وبالتالي ال modelهي عبارة عن طريقة لوصف شيء
معين، objects معين مرة عليكوا تشغلوا اسمها data
model في ال database زمان؟ الفصل الماضي يا إيهاب
لما اتكلمنا على ال data model و قبلها انت بتعرف
شوية عن ال relational model تمام؟ مصبوط؟ ففعليا
ليش بسميها model؟ لأنه بوصف البيانات كنت وبالتالي
أنا الآن ال model اللي هتكلم عليههي عبارة عن آلية
لوصف الـ knowledge ما تنساش ال data mining هدفها
knowledge
extraction
ولا لأ؟ هدف ال mining task استخراج knowledge من ال
data set اللي موجودة طب ال knowledge اللي طلعت هاي
كيف بدي أوصفها؟ كيف بدي استخدمها؟ لازم تكون ضمن
model معين عشان نقدراش نتكلم عليه الآن بالمثال
اللي موجود عندي هان في
عندي input raw data مجموعة من التفاح حسب الصورة
اللي موجودة عندي هان تمان تفاحات أحجامهم ألوانهم
الأوراق اللي موجودة عليهم بالإضافة للريحة والطعم
ريحة
طفاح اللي هو ريحة ولا ماله مش ريحة ممتاز لو ضليتك
ساكتكم بقولك كيف بندخلها بس وما أنك انت سألني
خلصنا فالآن هذه ال characteristics الوصفية تبعت ال
data هي هم هروح نديها لل algorithm او اختار
algorithm machine learning algorithmيقرأ ال data
set كلتها يعملها تحليل يوجد علاقة ما بين الحجم و
اللون و الرائحة و الطعم كل الشغلات هذه لما تديله
ال data set او العناصر هذه يكون قادر على ان يقول
لي ان هذه تفاحة الان ال model هذا انا روحت اختبرته
بتفاحة خضرةتفاحة ولا لأ؟ تمام؟ اللون واحدة من ال
characteristics اللي كانت موجودة بس مش كل شيء الان
ال model تبعي الأصل يقول إنه هذا تفاحة لو أنا روحت
أضف تهان مجموعة
من ال manga أو البرتقال تمام؟ مجموعة من البرتقال
وصار في اندي two groupsفي عندي هذه apple
و هذه orange ال system اللي يتعرف على خصائص ال
apple هي المفهوم التصنيف انه انا خلاص okay هدولة
هي المصنف تبعي apple او orange فال system هيتعرف
على خصائص ال apple و خصائص التفاح و يبني modelقادر
على التفريق ما بين التنتين فلما أنا بديه تفاحة،
هيقوللي تفاحة، اديته برتقالة، الاصلي يقوللي
برتقالة، طب لو اديته حبة مانجا، مش هيعرف، غلط، في
ال classification هان، لأنه آلة، وفيش مجال، يا
هذه، يا هذه، فيش مجال، مافيش خيار تالت، انت
ماتركتلهوش، في موضوع التصنيف، هي اللي أنا بوصلك
إياها، في موضوع التصنيف، فيش مجال،عندك أربع فئات
بدك تحط تحت واحدة من الأربع فئات عندك two
categories بدك تضيفه لواحدة من ال categories بس
غالبا هيضيفه للأقرب يعني تخيل أنه والله كان في ال
manga اللي بنتكلم عليها هي لونها أحمر مثلا وماخدة
شكل كراوي أكثر تمام فهتروح باتجاه الطفاحففي الآخر
هو صح صنفها غلط في كل الأحوال بس هو اجتهد .. اجتهد
و راح ضافها للأقرب حسب ال object اللي موجود لكن في
المقابل كان في حبة manga أخرى أكبر حجما و لونها
برتقالي تمام؟ فمش ضروري أروح أصنفلك إياها تفاح
بروح أصنفلك إياها إيش؟ Orange لأنه فعليا ال
characteristic تبعتها متشابهة نعملأ مش ممكن عمرك
مرة عليك برنامج انه بيبني فئة لوحده ممكن اتعلم
تبني .. تبني الحالة تبني الحالة ده حالة يعني اذا
تيجي ده اولشه اول مرة تصنفها لحالة و ممكن ال human
يقولش شوف رجع لوين بعدين ال human يقول ال human هو
صاحب القرار عمرها مالقالةغيرت حال تمام أو أخدت
decision لوحدها حتى كل اللي بنشوفه في الذكاء
الاصطناعي مرده لتخطيط صحيح من ال human وتصرف الآلة
ما هو إلا من تصرف ال human ضمن المسار اللي رسمه
الآن سيبك من الأفلام اللي احنا بنشوفها ان ال .. ال
.. اتطورته حتى تقطع .. تقطع .. تجيب البشر وتحتل
الكون ده مافيش منه تمام؟
طيب، الآن فبالتالي يا محمد احنا بنتكلم فش مجال فش
مجال ان اروح فئة اضيف فئة جديدة لأ الفئات موجودة
مسبقا و بناء عليه انا هشتغل مع الفئات اللي موجودة
عندى فضل
مية لمية الفرق بين ال regression و ال
classification ان ال classification categorical
value discrete values واحدة من التنتين هدول بينما
بال regression بده يديني قيمة continuous value
number بده تكون موجودة عندى طيب الآن ال
classificationهي عبارة عن تكنيك أو قالية أو تقنية
من أجل التنبؤ
to predict group membership شو يعني group
membership؟ عضوية المجموعات، هل هذا ملائم لعضوية
المجموعة الفلانية ولا لأ؟ في عندي مجموعة اسمها الـ
Smart Students في الـ ITأنت ملائم إلها ولا غير
ملائم؟ مش أنت اللي بتقرر، تمام؟ في لجنة هتروح
تختبرك وبناء عليها تقول أنت تنصلح ولا ما تصلحش،
ليش؟ لأنه كمان مرة ال prediction مش أنت صاحب
قراره، عفوا ال classification أو التصطيف مش أنت
صاحب قراره، في عندنا كل صنف إله rule أو خصائص
معينةكل صنف له خصائص معينة وبالتالي .. بالتالي انت
بدك تخضع للخصائص اللي موجودة ان طبقت عليك الخصائص
فانت بتنتمي للمجموعة ما انطبقتش لأ ممكن تنتمي
للمجموعة الثاني او التالتة حسب العناصر اللي موجودة
عندها نعم decision
واحد
فقط هينتمي لواحدة فقط مانتميش للتنتينفي عندك مشكلة
في الـ model تبعتك في ال prediction model تبعتك
الآن كريم بيطرح بيقول كالتالي لو كان في عندي
instance أو عندي object يمكن أن يصنف تحت شغلتين
حسب القلة هذا الكلام مرفوض يتصنف تحت قلة تحت عنصر
واحد نظبط يا كريم؟ الآن في الشيء الآن إذا أنا
قلتله ifالـ Condition هذا، لو تحقق الشرط هذا، وين
هيروح؟ على الـ Block تبعتها، لو ما تحققش، مافيش
اللي غير الـ Else، وبالتالي مافيش مجال، يا هن يا
هن، لأن طبيعة الـ System اللي احنا بنشتغل معاه،
لكن هل ممكن الـ System يخطأ ويديني نفس الـ Input
أو نفس الـ Object هذا في two categories مختلفات،
يعني لو جربت عليه مرتين،في حالة الـ Deterministic
مستحيل في حالة الـ Deterministic مستحيل خلاص،
ادّاك النتيجة، النتيجة هتحطل تطلعلك بالسمرار لكن
في حالة الـ Probabilistic ممكن، ليش؟ لأنه هصير
يعتمد على Random Sample من الـ Data Set ويشغل
عليها ويديك على الأقرب منهم Anyway، الآن الفكرة
كالتالي إنه أنا بدي أعمل Prediction للـ Group
Membership أو أتنبأ بعضوية المجموعات اللي عنديها
مثل اللي انا بدأت نبق بالطقس هل هو sunny ولا rainy
ولا cloudy بينفعش اروح اقول والله انا في عندي ..
بدأ أضيف كمان category جديدة مغبر من عندي أو ال
system يقترح علي لأ هذه ال category هي اللي موجودة
وانت بدك تصنف كل الأيام لواحد من التلاتة هدول في
ال machine learning بشكل عام ال classifierعبارة عن
computational object أو computational model حساب
على مرحلتين المرحلة
الأولى بنسميها ال training مرحلة
للـ training مفهوم مرحلة الـ training يا جماعة
الخير انه انا فعليا اعمل analysis لكل العناصر اللي
موجودة التمن الطفاحات اللي شوفناهم بالشكل السابق
والست بورتقالات اللي انتصرت sentimani بشكل وهمي
انا هان بدي اخد كل instance و اربط العلاقة و احاول
اوجد علاقة بين خصائص ال object هذا مع ال label
عشان اقدر اخد generalknowledge أو general rules لـ
classification عشان لما يجيني أي object أقول لو
كان وزن ال object هذا كذا ولونه orange تمام؟ وشكله
دائري فهذا حتما بورتقالة otherwise else هيكون إيش؟
تفاح لأنه ماعنديش خيارات غير التفاح فبصير إما
بورتقالأو تفاح و تحت التفاح ممكن تحط كل العناصر أو
كل الفواكه التانية التي لم يقدر ان يصنفها ال
system على انهاش برتقال و عادة في اللغات بنسميها
binary classificationtrue وfalse positive و
negative orange not orange مابنقولش تفاح لأن لو حط
المانجا وحط الموز تحت التفاح حصير في عنا خطأ
فبنقول احنا orange و not orange و هكذا الآن في
مرحلة لل training زي ما قلنا انه هياخد كل ال data
points اللي موجودة عندها اللي هي ال samples مع ال
correct label المرتبط فيهاويحاول يتعلم يصل لـ
pattern معين كيف ال label هذا مرتبط بالـ point زي
ما حكينا قبل لحظات بمجرد إن ال system هذا تعلم بدي
يبدأ يتصرف الآن فتصرفه هيكون عبارة عن function
prediction function هتاخد ال input تبع ال sample
تبع ال data point بدون ال label عشان تعمل هي
predictionللـ label أو لل category اللي موجودة
عندها فال
step الأولى بنسميها احنا ال model construction
بناء ال model في ال regression يا جماعة الخير وحتى
في ال classification ممكن ال model تبعي يكون عبارة
في ال binary classification يكون عبارة عن linear
line linear equation ال Y equal M
معادلة خط مستقيم ماهي الخط المستقيم مهمته؟بيفصل
بين شغلتين اللي فوق الخط category و اللي تحت الخط
category تانية ففي لحظة ال binary classification
إذا قدرت أنا أصل لمعادلة الخط المستقيم اللي بيفصل
ما بين ال two categories خلاص هي ال model تبعي
بصير باخد ال instances تمام؟ و بقى قارنهاإذا كانت
أكبر من كده فهي positive أقل من كده فهي negative
true أو false orange أو not orange فهي ال model
اللي أنا بدور عليه في ال model construction احنا
عادة بنفترض ان ال data set كل sample في ال data
set بتنتمي ل only one categoryلأن لو نفس ال data
set أو عفوا نفس ال instance هذه تكررت مع different
category اتوا في عندي مشكلة الشغل اللي بتعلمها قبل
شوية بدي احاول انفيها او بدي اتراجع عنها و احط
واحدة مضادة لها و هذا الكلام ولا عمره بصير تماما
تماما مثل ما اجي اقول اعلم الولد الصغير اقوله 2
ضرب 3 يساوي 6 و في نفس الوجهة اروح اقوله بعد فترة
2 ضرب 3 يساوي 16
يحفظ مين فيهم؟ مين فيهم الصح؟ الأخيرة الصح اه؟
مابيعرفش ال system ال computer مابيعرفش انت في
مرحلة التلقين التنتين صح و لما تصير في عنده معلومة
متضاربة فعليا مش هيقدر ياخد decision في أي حالة
فيها اتنين ضرب تلاتةهذا اللي بيصير عشان هي كده
نفترض انه في موضوع ال learning أو في مرحلة لل
training أو ال learning في ال model construction
انه كل instance بتنتمي فقط ل only one category one
label مجموعة ال data ال 6 اللي انا بدي ادرب عليها
النظام او اللي بدي حللها النظام بحيث انه ياخد منها
يستخلص ال model منها بسميها ال trainingset بسميها
ال training set دكتور نعم ال training set كلمة
بتعمل ال model بنقل عليها لإن كل واحد مثلا فواجب
مخل تلقى ال training set من خمسين ألف دورة مش
هتبقى ال model مثلا زي ما سيكت في سبوك أو أمازونة
بتبني او ال training set دي ال model طب ما احنا
جولنا مين جابلنا هيك هيقولنا كل ما كبرت ال
training data set تبعتي بكون فرصة ال prediction
تبعتي انها تكون أدق أعلىكيف الاسم يعني؟ مثلا خمسين
ألف raw شوف لأ لأ شوية انت عندك ال data set كلها
خمسين ألف raw و بدك تعمل training ع تلاتين ألف raw
مثلا مش كافي لإن عادة جماعة التلخير ال rows
المستخدمة أو الحجم لل training set بيكون أكبر من
ال testing setيعني الآن إذا بتقدر تعمل training
على كل ال data و تختبره في data مختلفة بيكون ممتاز
عشان هيك كنا في ال data preparation نأكد هل في
مصادر أخرى للبيانات عندك ولا مافيش و جديش حجمها،
طبعا؟ الآن إذا أنت لاحظت في أخر assignment أو في
ال assignment الأخير مطلوب منك، أخر band اجسم ال
data set اللي عندك 70% لل training set و 30% لل
test setمصبوط وهذه التسأل ليش؟ لأنه مابديش إياك
تدرب كل .. تدربه على نفس .. يعني على نفس ال data و
بعدين أجي أحترمه لإن كيف بدي أختبره أو بدي أفحص
مدى دقة العنصر كمان مرة يا جماعة الخير بنأكد كل ما
كانت ال data set أكبر ال training set أكبر المفروض
أن كل ما تكون ال data أو خلنا نقول ال knowledge
تبعتي أدقالـ classification تبعتي بتصير أداء لكن
برضه مش منطق أن يكون انا في عندى اتنين مليار
record تمام؟ وانا بتروح بتقبج عليهم كلهم عملية ال
training بحد ذاتها هذه هتصير تاخد مني أشهر لما
تنتهي فبتصير ممكن ال task اللي أنا بأشتغل عليها
أساسا خلصت بطللها قيمة فانت برضه بتوازن ما بينالـ
accuracy تبع النظام و عامل الوقت أو ال performance
تبع ال training جدّيش بيحقق نتائج في
ال data set اللي موجود عندنا هان الان هاي عندى ال
data set ال name ال rank ال years اترجى ولا
مايترجاش اتقعد
ولا مايتقعدشنريح ولا ما نريحوش لأن هاي ال class
اللي عندي yes و no فاروح أعمل التحليل لل data set
اللي موجودة وكان مفاده إنه ال algorithm راح أداني
classifier model prediction model لل class لميه
ممكن أختار؟ ل yes و no بحيث إنه أنا لو زودت بال
rank وعدد سنوات الخبرةيدّين ال label اللي موجود
فجال ال model تبعي هو عبارة عن if then rule لو كان
ال rank professor وال year أكبر أو يساوي 6 أكبر من
6 معناته نرجّي تمام المرحلة التانية ال model usage
بالملاحظة يا شبابالـ classification algorithm أنا
هان غالبا .. غالبا يشتغل فعليا as a black box يعني
هدي ال input و أخد منه ال output اللي هو ال model
إيش اللي بيصير .. إيش اللي بيصير؟ غالبا مش كل
الناس المعنية فيهم بس أنا بالمساك هذا هدخل بتفاصيل
عشان أعرف فعليا ال classifier كيف اشتغل تمام؟ لكن
في بعض ال classifiersمش هنكون او مش هنتطرق لها
بالشغل تبعتها بمجرد ان ال classifier انبنى بده
اروح اطبقه او بده اروح استخدمه ال model هذا الآن
بيصير قابل للاستخدام فيش
بده استخدمه؟ يعمل classifying لمين؟ لل feature، ل
future او ال unknown objects
بالمثال تابعني السابق هذا أنا صار فيه عندى Jeff
professor و 4 سنوات الاسم neglected مش هعتبره لإن
ال role تبعي مبني على ال rank و ال years و بناء
عليه أنا بدي أخد القرار كان بيقول لي if ال rank
equal
of or ال years أكبر من 6then yes مظبوط هاي ال role
تبعي هاي ال model تبعي الآن هاي ال data اللي عندى
حقق عليها بطبقها مباشرة باخد ال instances و بطبق
ال instance value و بطبق عليها هان و باخد القرار
تبع لل role اللي موجود عندى طيب
لو ماكانش ماكانش professor كان assistant professor
و 5 سنواتNo مع ال else مباشرة مع ال else مباشرة
الارجل مع الخير معناته انا بحاجة في مرحلتين عشان
اشتغل مع ال classifier بحاجة اشتغل على مرحلتين
المرحلة الأولى اللي هي ال model construction
وبيلزمني data عشان ادرب ال model عليها بين جثين
بلزمني data عشان ال system او ال learning
algorithm يحللها ويبني model بناء عليهاالشغلة
التانية انه انا بدي افحص ال model او بدي استخدم ال
model في ال prediction وهي بنسميها احنا المرحلة
مرحلة ال testing او ال test فانا بدي اجسم ال data
set تبعتي لل training set و
test set ليش؟ عشان لما انا احصل على modelعشان لما
أحصل على model كيف بدي أتعرف إن ال model هذا شغال
كويس ولا لأ؟ بدي إنه النتيجة المطلوبة ولا بشتغل من
رأسه؟ فبدي أعمله evaluation طيب evaluation how did
that test set؟ هو الأصل هي unseen data، مصبوط؟
فعليا unseen، ماشفهاش، بس دي فيها label، حخف ال
label عنه، عشان أقدر إيش؟أقارن بين النتيجة اللي هو
هيقين إياها والنتيجة اللي هحصل عليها وانا بدي أسأل
سؤال هل ال test set labelled set؟ في مرحلة ال
evaluation هل ال test set labelled set؟ طيب، الآن
أنا جديد كتبت
الـ body mass index point تلاتة سبعة والـ chest
pain yes تصلب شرايين Blocked Artery yes قال لي هذا
heart disease هذا الأصل اللي نعملها prediction صح؟
أنا أخدتها على عليتها هيك قال لي noبتقدر تقول عن
ال prediction بتاعته صح ولا غلط؟ بتقدر تعمل
evaluation لإلها؟ بتقارنها بإيش؟ بال level الأصلي
فعشان هيك ال test set must be label عشان هيك بعد
ما انت خلصت عملت processing في ال assignment
وقلتلك اجسم اجسم ال data set لجزءين جزء ال
trainingوجزء Testing بس اللي هيصير فعلياً لما أصل
مرحلة ال evaluation هخب ال test او هخب ال label
تبعت مين تبعت ال test set عشان اقول اتفضل هاي
unseen ده تعملهم prediction فبديني مجموعة ال
labels اللي predicted وعندي ال original او ال true
labelled بصير اقارن و بقدر اتكلم انه جديش هذا ال
model تبعي accurate
أه، الآن أحمد بيسأل، بيقول هل بقدر أروح أرجع ال
data test set هذه و أوديها على ال training عشان
يتعلم من أخطائه؟ انت already علمته و كمان لو انت
روحت أخدته، يعني هيك، من وين بدك تختبره بعد هيك؟
بدك تجيبله data set شديدة، طب ليش مش من نفس ال
data set؟ لأن already هو شافها، تمام من الشباب،
بينفعش أنا آجيأديك الامتحان و اقولك اتفضل حلو تمام
و بكرا بدي اختبرك فيها في الأسئلة هاي ما أصبحاش
امتحان ولا أصبح امتحان امتحان مسرب اه فش يعني عفوا
كلكوا هتنجحوا مصبوط الأصل كده و اللي بديهوش ينجح
يتطخدك الساعة بيكون بس فعليا هل النجاح هذا حقيقي؟
لأ الحاجات هذا fake النجاح هذا fakeأما احنا قلنا
الفكرة وين ان بعد ما انا جسمت هان في مرحلة ال
evaluation مش بده يشوف .. بده يشوف ال .. بيشوف هو
اجتيش .. لأ بده يشوف ال .. ال .. ال .. ال .. ال
rock دي قارن فوق هيو .. هذه .. هذه .. بده يقارن
هذهلأ ومش قارنها مع اللي فوق هو على ال model بناء
على ال equation اللي انكتبت يعني مثلا هدولة أربع
attributes أو three attributes A1, A2, A3 ومع ال
label بدي أفترض أنا جدلا ان ال model تبعي هو عبارة
عن ال Y بيذهب تساوي M1 في A1 زائد M2 في A2 زائد M3
في A3زائد الـ B مش هذا AI الموديل اللي بتعالج
أولادي؟ اه هي جزء من ال AI ال machine learning جزء
من ال AI يعني اذا ما بنعملش كود بسيط انا ماقلتش
كود بسيط انا حاول توصلك صورة ال model كيه بده يكون
بس الآن ال model اللي بتكلم عليه يا راني هيهالـ
system فعليا بعد ما درس كل ال training data راح
قال لي M1 هذه قيمتها point 17 من 100 زائد هذه
قيمتها 73 و هذه قيمتها point 0.5 و ال B point 882
مثلا ايش بيظل عندي قيمة ال attributes هيها موجودة
مصبوط؟ فباخد قيمة الـ attributes و بضربها في القيم
اللي موجودة و بجمعهم بناءً على ال Y اللي أنا حصلت
عليها ال Y الأصل تكون مين؟ ال class فبدي أقارن ال
predicted class ال predicted Y مع ال actual Y ال
actual label اللي موجودة عندي اللي أنا خفيتها في
مرحلة ال evaluation يعني انتجيها بعد .. اه بعد ما
يقيم يعني انت الآن بتشوف .. حل الأسئلة بتاعة
الامتحان قبل ولا بعد؟بعد؟ goal طب كيف و بطل ليش؟
ايه
كانت بتتعلم، ماتجلجش حضرت ال data set اللي عليك
المهم؟ أكيد و عملت pre processing تمام؟
لأ انت هتستخدم ال AI يعني هتستخدم ال machine
learning بس هتفهم ال model كيف بيشتغلتمام؟ انت مش
مجرد .. انت مش طالب طب ولا طالب جيغرافيا ان علمك
هى ال algorithm هى ال input هى ال output و بتستخدم
ال output بتخدمه بالشكل هذا لأ ال algorithm نفسه
كيف يشتغل بالتحليل لإنك انت طالب computer science
أو تطوير برمجيات سنة تالتة ولا رابعة؟ واش دخل؟ حد
قالك تسجل المساق ال accuracyلحظة أنا ما زلت بتكلم
في ال basic components أو في ال basic concept تبع
ال classification ال accuracy لما بتكلم على ال
accuracy بتكلم على دقة النظام بتكلم على قدرة
النظام على ال prediction الصحيح وبالتحديد ال
accuracy هي عبارة عن ratio بين ال prediction
الصحيحة على كل predictionsعدد ال prediction المرات
التنبؤ الصحيح على كل حالات التنبؤ اللي تمت عندى
كيف يعنى؟ أنا عندى ال test set كان فيها عشرة
instances لما قلت للموضل اعمل ال prediction لهدول
جاب سبعة منهم صح معناته ال Accuracy سبعة على عشرة
اللي هي 70% من النظام اللي موجود عندى هناكمان مرة
الـ Accuracy هي قدرة الـ Classifier على التنبؤ
بشكل صحيح للـ Unseen Data لو الـ Data Scene هدى و
هدى مابتنعدلوش الـ Speed لما أتكلم عن الـ Speed
بتتكلم على الـ Computational Cost اللي بده يكلفني
إياها الـ Algorithm في مرحلة الـ Generation إنشاء
الموديلتمام؟ ومرحلة استخدام ال classifier يعني أنا
عندي مرحلتين في عندي مش كله ال model construction
وعندي ال model usage الآن كل واحدة منهم في لها
تكلفة تكلفة لل training و تكلفة لل prediction جديش
computational جديش أنا مهتم بسرعة النظام يعني الآن
مثلابدنا نظام الآن .. محتاجين نظام سريع يحاول
يتنبأ ان المريض هذا اللي مش .. منضيق في الصدر أو
في صعوبة في التنفس مصاب بـ Corona ولا لأ؟ انت ..
انت .. انت خبير .. خبير الصين أصلا .. انت عشان ايه
قولت Corona مباشرة، تمام؟ الآن الفكرة وين؟ انه أنا
جداش بأقدر أعمل training ل model .. a curated
model بشكل سريع، بكوني كويس إليهليش؟ لأنه أنا
فعليا .. الآن أنا محتاجه يمكن بكرا محتاجوش فالآن
هذي بتفرج معايا ال performance في مرحلة ال
generation ال using في ال prediction أنه لما أزوده
بالعينة اللي المفروض يعمل عليها prediction أو يقيم
يعملها evaluation جداش بده وقت في بده ثانية،
تنتين، تلاتة، عشرة، كل مكان أسرعيكون أحسن في الـ
real-time system الآن في عندنا جسم بتحرك في الجو
بسرعة 100 كيلومتر في الساعة طيارة،
صاروخ، قذيفة، غراب، مش عارفين في الأنظمة الدفاعية
بتفرج الآن هذا الجسم اللي بتحرك في الـ real-time
system تمام؟ بناء على سرعته وحجمه
بدهم ياخدوا قرار اللي غالبا ما ببينش بدهم ياخدوا
قرار شو ده بيكون افعل صفرات الإنذار ولا لأ الإنذار
ولا لأ احنا
قولنا حمامة شكله زادة مع البس خلاص و هي طايرة
الفكرة يا جماعة الخير اللي انا بده اوصلك هي إذا
ماكنتش مرحلة ل prediction سريعة تفقدت الأهمية
تبعتها فضل يا دكتور قبل لما راحيت على المرض أكيد
فعلا مش هيكون مثلا بدنا نتنبأ أنه فيه مثلا .. لو
مثلا افتراض مثلا علشان هنا يعني محتمال يكون فيه
نسبة خطأ فاحنا على وجه السرعة مش هيكون بدنا نتنبأ
بدنا يعني ..طب انت عملك بتقول انا المرض هذا فعليا
مش جادر اشخصه او في عندهم صعوبة في تشخيصه فقط
طب المفلوز العادي او اللي عنده احتقان في زوره
ابترت فيه درجة حرارته واحد زي حالتي بيكون قاعد
بيشرح و بيطلع واحد غد بيقوله بسة طايرة ابترت فيه
حرارته
تمام؟ بالفكرة يا هاب لأ okay أنا بدي .. بدي system
يكون سريع عفوا بدي أصل ل model بشكل سريع بعض ال
models بتاخد أيام و أشهر هى بتعمل ال training صح
بيكون هذا دقيق الشغل صحيح لكن أنا برضه حسب الحالة
اللى أنا بدي أشتغل عليها نعم لأ
للأسف data preparation هل تحسب ضمن ال time cost لأ
لأن هنا بنتكلم احنا على الـ computational cost كل
اللي انت سويته قبل مجرد تجهيز لعملية ال mining
أكيد كل ما زاد حجم ال data زاد حجم ال computation
بال training وال testing الآن ال data set تبعتي
مكونة من عشرة attributes هل ال computation تبعتها
زي ما يكون عندي 100 attributesحتما لأ يعني عشر
متغيرات زي مين متغير اكيد لأ جداش ال robustness او
الموثوقية جداش ال system هذا بتديني accurate
result في حالة ال noise data ال noise instance او
في حالة وجود ال missing values الان احنا قبل شوية
اتكلمت على تلت عناصر عشان ال heart disease ال body
mass index وال chest pain وتصلب الشراينالآن لو
عندي تنتين منهم فقط بيقدر الـ system يديني
prediction؟ لأ، ما تقوليش لأ، انت ما تشكشكش لأ ال
system هيديكي prediction هيديكي prediction بس اللي
أنا بدور عليه هل بيقدر يديني prediction صحيح؟ إذا
بيديني prediction صحيح معناته هذا more robust أكتر
موثوقية ليش؟ لأن في حالة إن أنا فقدت واحد من ال
attributes اللي موجودة بضل جادر أعتمد عليه عشان
يعمل prediction تمام؟الآن في حالة كان في عندي
noise data نفس النظام بالمناسبة يا حسن احنا عادة
اللي بنتكلم فعليا هذا المثال اللي بدكره تلاتة عشان
بس نستوعب الاشي اللي بيصير و نفهم فعليا كل ال
concept بشكل واضح لكن فعليا لو أنا سألتك أبسط
اختبار ممكن يجري الإنسان اللي له علاقة بصحته ال
CBC كام factor فيه؟ 15 أنصر أعتقد أو 14يعني بتكلم
على الأقل 14 attributes اللي هو ال test ال
complete blood test تمام؟ فبتكلم على 14 attributes
لكل عينة الآن لو في واحدة عينة فيها مشكلة في ال
noise أو value معينة لأ لأ مش ضروري فالآن لو جديش
الآن الطبيب الحاذق ممكن بيقدر يقارن شغلات مع بعضها
ويقولك لأ في مشكلة يعني واضح الجهاز ان في مشكلةهذه
الفكرة وين إن الـ system لو غاب في عندي value أو
تشوشت value من الأربع عشر يكون عنده القدرة على
التنبؤ الصحيح أي واحدة من الأربع عشر ده مابتعنناش
بس في اللحظة اللي بيجيني ال attribute عفوا بيجيني
ال rows ال raw with missing value أو with noisy
data الأصل يعمل prediction هيعمل prediction في كل
الأحوال كل مكان بديني accurateالـ prediction في
الـ such case هذه معناته هذا مرة بسط بقدر أثق فيه
أكتر تمام ال scalability ال scalability طبعا دائما
احنا مفهوم ال scalability بنتكلم على ال large
amount of data فعليا هل ال algorithm هذا تبع ممكن
من السهل ان يتعامل معاه مع large dataالـ data set
اللي عندى مليون instances هل ال algorithm قادر على
تحليل مليون instances مع عشر .. مع عشر attributes
أو مع مائة attributes فهذا أنا بدي أسأله كل ما كان
ال algorithm اللي هستخدمه more scalable معناته
بكون أفضل interpretability تفسير و ال
understanding و فهم محتوى او ما وراهالـ Model أو
الـ Algorithm اللي عندي The level of understanding
and insight والمفهوم أو التوضيح أو المعنى الخفي من
Provided by the classifier احنا قبل شوية لما شوفنا
ال if then كان بسهولة ان افهم عليهش بدور ايش ال
factors الأساسية اللي كانت مصبوط؟ لو هذا ال if
then ماكنتش موجودة بقدر استوعب ليش هو جداني yes و
جداني no؟أكيد لأ لكن لما بكون ال algorithm قدامي
قادر أو بقدر او قادر على تفسيره بكون افضل لكن
الصحيح الموضوع برضه تفسيره هذي subjective للإنسان
او للشخص اللي بشتغل عليه لما أنا كتبنا كتبنا
المعادلة الرياضية Y تساوي M1 في A1 زائد M2 في A2
زائد B
إيش رتبة .. إيش درجة المعادلة هي شباب؟ إيش رتبة
المعادلة هي شباب؟ معادلة خطية لأنه الدرجة تقاسب
أعلى أُس الدرجة أو رتبة المعادلة تقاسب أعلى أُس
فالمعادلة هي خطية بس فعليا هذه multiple variable
متغيرات اتنين مع ال Y يعني بين قسين الـ3D3D
equation، مصبوط؟ هي .. هي الفكرة، الآن مش كل الناس
قادرة على تفسير .. هد يعرضها على واحد خبير رياضيات
مباشرة، بيقولك هد بتعني كده و واحد كده، بيجي و
بيقولك إن هذا plane مائل، plane، مسطح مائل، الميل
تبعه باتجاه X ومثلاًX و Y كذا X و Z كذا هي الأبعاد
تبعته و هذه ارتفاعه أو التقاطع تبعته مع ال Y axis
لكن أنا مش بعرفني بالكلام هذا فالموضوع ال
interpretability أو موضوع تفسير ال algorithm و
فهمه بيختلف من شخص لشخص من
ال algorithms اللي هنتعرف عليهاKey nearest
neighbor algorithm وهذا البرنامج يعتمد على
البرنامج الوثيقة الوثيقة الوثيقة الوثيقة الوثيقة
الوثيقة الوثيقة الوثيقة الوثيقة الوثيقة الوثيقة
الوثيقة الوثيقة الوثيقة الوثيقة الوثيقة
الووفي عند ال rule based induction وفي عند ال
support vector machine وفي عند ال logistic
regression كل هذه ال algorithm تستخدم في ال
classification وفي عند ال back up و ال propagate
neural network في الفصل هذا في الشابتر هذا ان شاء
الله تعالى هشرحلك ال k-nearest neighbor و ال naive
bison و ال decision tree و ال back up و ال
propagate neural network ك classifiers خلال الفصل
هذاأنا محاضرة اليوم هي كاد انتهيت