السلام عليكم ورحمة الله... معاكم Kaito :)

مرحبا بيكم فالنهار 20 ديال سلسلة 30 يوم من التعلم الآلي..

اليوم غنديرو عوتاني واحد Pause

باش نجاوب على الاسئلة اللي جاوني فالمايل وحتى فالانستا

ومنها غنشرح بعض المفاهيم اللي عندهم علاقة بدكشي اللي شفنا

س1: (جاوبت عليه شحال من مرة ومزال كيجيني هاد السؤال)

انا عاد تسجلت وموصلونيش الايمايلات القدام فين نلقاهم؟

ج:

غتلقا الايمايلات كاملين فهاد الليان هنايا => Link

س2:

كيفاش كنختارو دالة التنشيط Activation Function المثالية؟

ج:

كيكون الاختيار على حساب المشكل اللي كتدرس..

والنوع ديال الاخراج output اللي عندنا

ولكن باش نبسطو الامور..

غنعطي 3 ديال القواعد اللي خص تتبعهم باش تطبق الدالة:

• ايلا عندك مشكل ديال binary classification ،

بحال مثلا توقع ديال شي مايل وصلك واش سبام (1) اولا لا (0)

تقدر تخدم ب sigmoid function فطبقة الاخراج output ديال الشبكة ديالك..

حيتاش الدالة كتعطيك واحد القيمة بين 0 و 1

واللي هي احتمال ديال الفئة الايجابية..

• بالنسبة لمشكلات التصنيف متعددة الفئات multiclass classification

بحال مثلا فاش كنبغيو نوع الحيوان فشي صورة

(واش مشة اولا كلب اولا حمامة…)

عادة كنخدمو ب واحد الدالة كتسمى softmax فطبقة الاخراج،

دايرة بحال هادوك اللي شفنا البارح..

واللي كتعطيك كنتيجة واحد التوزيع احتمالي عبر فئات متعددة..

نقدرو نخدمو بهادي نيت فالمشكل ديال توقع السبام..

• بالنسبة لمشكلات الانحدار،

  
  

مثلا فاش كنبغيو نتوقعو الثمن ديال شي دار

على حساب features بحال الحجم، البلاصة، الخ…

كنحاولو نتنبؤ بقيمة مستمرة..

اذن مكنخدموش اصلا دالة التنشيط تما،

حيتاش بغينا regression تعطينا واحد العدد حقيقي كنتيجة..

ماشي قيمة بين 0 و 1 اولا توزيع احتمالي.

س3:

كيفاش نقدر نفهم الداتا مزيان؟

زعما كيفاش نلقا دوك outliers ونتعامل معاهم؟

وحتى بالنسبة ل missing data ؟

شنو اللي يعاوني نجاوب على هاد الاسئلة؟

ج:

باش تفهم الداتا.. غيخصك مجموعة من الخطوات والمهارات اللي مهمين..

واللي كيجمعو بين تحليل البيانات الاستكشافية (EDA)،

التصور Visualization،

والتحليل الإحصائي Statistical Analysis

هدشي ديجا دوينا عليه فاليوم 3 و 4 و 5.. ضربو عليهم طليلة

ولكن اهم حاجة تقدر تديرها هي دوك المبيانات..

رسم دوك المخطوطات ديال توزيع البيانات باش تشوف وتحلل بعينيك

قبل ماتعطي للمودل يحلل ليك هو.

س4:

باش غنعرف شحال من طبقة خفية hidden layers خصني ندير ف neural network ديالي؟

ج:

كاينين techniques اللي كنعتامدو باش نلقاو هاد العدد

ولكن مكيناش شي وصفة سحرية..

مكتعرفش من الدقة اللولة..

العدد ديال hidden layers كيعتامد على ال complexity ديال المشكل ديالك..

ايلا كان عندك مشكل سهل.. واحد اولا 2 طبقات غيكونو كافيين..

ايلا عندك مشكل معقد كثر.. غتحتاج كثر من 2 طبقات..

س5:

هدشي بدا كيجيني صعيب وفشكل واش نحبس؟

ج:

ايلا جاوك هاد الايام اللخرين شويا Overwhelming

ماتخلعش غير كمل..

كنحاول ما امكن انني نوصل L'max ديال الافكار ب L'min ديال الماط

دبا من هنا للقدام غندوي على مفاهيم كتسمعو بيهم بزاف

بحال Gradient Descent

Transformers

GPT

LLM

Fine-Tuning models

وغيرهم الكثير ساهموا في نجاح هذا الأي أي..

كيما كنقول ديما.. This is NOT a course

ايلا بغيتي تتبع وتقرا شي كورس ديال هدشي بطريقة سهلة

كنقتارح عليكم كورس ديال DeepLearning.ai من جامعة ستانفورد

غتفهم فيه بزاف دلحوايج اللي غيبانو ليك غامضين..

هدشي لي كاين..

نتلاقاو فايمايل اخر غدا!

كنتمنى تكونو استافدتو.. ايلا عندكم شي تساؤل اولا مشرحتش شي حاجة مزيان، غير صيفط ليا رد فهاد المايل نيت..

— Kaito

ملاحظات:

• مصادر:

  The Ultimate Guide to Artificial Neural Networks (ANN)

  
  

• ايلا عاجبك هدشي وقادر باش تساند هاد newsletter بدعم مادي

  دخل لهنا: https://ko-fi.com/callmekaito

  شكرا (: