دوال التنشيط في الشبكات العصبية وتعليم الالة

ماهي دالة التنشيط (Activation Function) :
هي دالة نستخدمها لأجل تحديد ما إذا كان المدخل في الى neuron مهم✅ او غير مهم❎ في عملية التنبؤ (prediction)لمعرفة كيفية استخدام دالة التنشيط (activation function) المناسب لكل project type.

‏لماذا نستخدم دالة التنشيط (activation functions) في الشبكات العصبية (Neural Network)؟ وما هي ال activations المناسبة لكل من:
• الانحدار (Regression).
• التصنيف (Classification)
• التصنيف متعدد الفئات (Multi Class Classification).
🤔
1- نستخدم: sigmoid activation function عندما يكون لدينا مشروع 0️⃣1️⃣binary classification
2- نستخدم دالة التنشيط الخطية: (Linear activation function)
في مشاريع الانحدار(التنبؤ ((Prediction)وهي في الحقيقة دالة افتراضية (Default) , بمعنى إذا لم نضع اي دالة تنشيط في output layer سوف تكون دالة التنشيط (Activation Function) في هذه الحالة خطية (Linear)↗️.

3- نستخدم دالة ال Relu اوRectified Linear Unit :
في Hidden Layers لأن بعض الابحاث اثبتت انها انسب ‏👍 Activation Function بالنسبة الى Hidden Layers نظرا لسرعتها و كفاءتها ⬆️في العمليات الحاسوبية (Computing)💻, ايضاً نستخدمها في مشاكل الانحدار (Regression) عندما نحتاج الى Output يكون أكبر من الصفر او قيمة غير سالبة (non-Negative Value) .

4 - نستخدم SoftMax في مشاريع التصنيف متعدد الفئات (Multiclass Classification) او عند التنبؤ بأكثر من فئة (Class).

اعداد المحتوى: م.محمد الشبلي
مراجعة وتدقيق:م.احمد الجائفي
تصميم:م.عمير البعداني

لمتابعه منشوراتنا العلمية في صفحتنا بالفيس :
https://www.facebook.com/100083466410787/posts/pfbid02gQNLNvdPMt3RB4xDhChNr9SSiSNwpUGcYmqzVYPgykhrs4bhYMkmpwHG1y9cQmKpl/

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

عنوان المقالة:
*كيف تستطيع الآلات الصناعية تناقل الخبرات كما يعمل البشر ؟*
*"Transfer Learning"*

احمد مهندس ميكانيك 🧑‍🔧 في احد المصانع وذات يوم حدث عطل في احد الماكنات التي في المصنع فحاول احمد إصلاح الماكنة 🛠️ واكتشاف العطل الذي فيها 🤔 ولكنه لم يستطع إصلاحها 🤷‍♂️لانه ليس لديه الخبرة الكافية .
فقام بالاتصال بمهندس ميكانيك خبير في المجال وغني بالمعلومات حول هذا المجال واتفق معه 🤝 على ان ينقل له من خبراته والمعلومات التي لديه في إصلاح الماكنات وعرض عليه 💁‍♂️ مقابل مادي 💰 للخدمة التي سوف يقدمها له.
وبعد ان اصبح احمد مزود بالخبرات المنقولة من المهندس الخبير إكتشف احمد العطل 😎 وقام بإصلاح الماكنة 🔧.🥳


في الذكاء الاصطناعي 👽 يوجد لدينا تقنية ممتعة تعمل بنفس الأسلوب، إي ان اذا اردنا صنع رجل آلي 🤖 يكتشف الأعطال ويصلحها 🛠️ ولكنه لا يوجد لدينا بيانات كافية لتدريب نموذج 🖲️،وإمكانية جمع البيانات 🔍 صعب جداً او مستحيل. في هذه الحالة يمكننا تفادي مشكلة قلة البيانات عن طريق اخذ النماذج المدربّة مسبقاً 🖲️ على بيانات عامة متوفرة بإعداد كبيرة من مجالات متنوعة،
بعدها يمكن نقل بعض تلك المعلومات التي تعلمها النموذج 🖲️ من البيانات العامة لنموذج جديد حيث نقوم بتدريب أجزاء محددة في النموذج تدريجياً حتى يستخلص المعلومات اللازمة التي يحتاجها 📀.


تسمى هذه الطريقة لتدريب النماذج 🖲️ بنقل التعلم "Transfer Learning" بين نماذج تعلم الآلة.
🔘 هناك طريقتين ✌️ لاستخدام نقل التعلم .

🔘 الطريقة الأولى 👆:
تكون بنقل النموذج العام كاملاً 📑 وإضافة طبقات "layers" جديدة وتدريبها على البيانات المحدودة التي كانت لدينا.
🔘 الطريقة الثانية ✌️:
تكون بنقل جزء من النموذج العام 📄 وتجميد الأوزان الخاصة به ✋ وتدريب الجزء المتبقي من النموذج باستخدام البيانات المحدودة. يمكن بعدها إعادة ضبط ⚙️ "fine-tuning" الأجزاء المنقولة من النموذج عن طريق خفض معدل التعلم "learning rate" وتدريب النموذج كاملاً 🖲️(شاملاً الأجزاء المنقولة) على البيانات المحدودة.

تحرير المحتوى:م. عمر سند
تدقيق ومراجعة :م. سامية الشهري
تصميم:م. عمير البعداني


المصادر:

https://data-science-blog.com/blog/2022/04/11/how-to-choose-the-best-pre-trained-model-for-your-convolutional-neural-network/


لمتابعه منشوراتنا العلمية في صفحتنا بالفيس :
https://www.facebook.com/100083466410787/posts/pfbid02tWGGqeWRC2MWSkPBGW95QGp4rVxWMTESAY3a1J3zwNwEawH5w5urkVEuG6MvY7Axl/



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

هل تساءلت🤔 يوماً كيف يتم عمل مودل ذكاء اصطناعي👽 قادر على التنبؤ واتخاذ القرار😮⁉️

لحظه هل تعرف ماذا يعني model🤔❗
طيب هل تعرف ما هو التعلم العميق👌🏻⁉️

تعال معي لنحضر الورشة 🥳التي يقدمها نادي نهج للذكاء الاصطناعي🦾
سنتعلم فيها أشياء كثيره 😍

سنكون قادرين على فهم خطوات تدريب model ذكاء اصطناعي نظريا" وعمليا"👏👏
وسنتعرف على مكتبة Tenserflow من أشهر المكاتب استخداما" في التعلم العميق👽😌
كما سنعرف ماهي الشبكات العصبية في الذكاء الاصطناعي🧬👽


*سيقيم الورشة*
*المهندس يوسف الضبيبي😍*
حاصل على شهادة تخصص تعلم الآلة والتعلم العميق من كورسيرا وعمل على عدة مشاريع في التعلم العميق.

*رابط التسجيل بالندوة:*
https://forms.gle/LbUvitunfcxkRTiKA

*الزمان*
⏳ *يوم الجمعة*
بتاريخ : 2022/11/4
⏰ الساعة 8:00 pm بتوقيت السعودية

*كما يمكنكم متابعة البث المباشر على صفحة النادي👇🏻*
https://www.facebook.com/100083466410787/posts/pfbid06S7WiTqCxAYqHN74ZJobBfpZJHbqnvGqdnrSWkjkeNAQ1LsCX1PNzNUEGnvdrJS9l/

#نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي
#طريقك_للذكاء_الاصطناعي
#AI_Approach_Club
#your_path_to_ai

🔥🔥🔥🔥
*ورشة مجانية بعنوان كيف تبني مودل (Model )ذكاء اصطناعي*

نتحدث كثيرا على قدرة الذكاء الاصطناعي على بناء اي نموذج قادر على التنبؤ بالنتائج😌
ولكن نحن كبشر ايضا نستطيع التنبؤ🤨
ركز معي🤌🏻
هل تستطيع التنبؤ بالمعادلة المسؤولة عن هذه النتيجه🔢:
اذا كان الدخل للمعادلة =1
فالخرج سيكون= 3
واذا كان الدخل =2
فالخرج=4
واذا كان الدخل =5
فالخرج= 7
برايك ماهي المعادلة التي ستنتج لنا هذا الخرج🤩
ثم هل تعرف على اي اساس يستطيع نموذج الذكاء الاصطناعي التنبؤ بالنتائج🧐
اتحفنا باجابتك 🤩
ولاتنسى حضور ورشة *" كيف تبني مودل AI"*
ننتظركم غدا يوم الجمعة 4/11/2022 الساعة 8 مساءً بتوقيت السعودية
📽️ على Google meet لمن سجلوا بالاستمارة🤝
🎥وبث مباشر على صفحتنا بالفيسبوك🔥
كونوا معنا 😉😍
رابط التسجيل بالندوة
https://forms.gle/LbUvitunfcxkRTiKA

*كما يمكنكم متابعة البث المباشر على صفحة النادي ومشاركة اجوبتكم على المنشور👇🏻*
https://www.facebook.com/100083466410787/posts/pfbid025y2dBT38xsS3DYFufWMvwserbf4zpmMuMoFiZzjC5K11nznEaQUeyYJKb7vAnp5Kl/

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

🔥👽👽👽👽👽👽👽🔥

*رابط البث بالفيس بوك للورشه🎥📽️*

https://fb.watch/gA-LNq5h3A/
والتي نتحدث فيها عن
كيف تبني model ذكاء اصطناعي باستخدام tenserflow ⁉️

أحمد بائع زهور 🙋🏼‍♂️
يبيع مبيعات يومية إجمالية
حيث يبحث عن أفضل المخازن🏘️
حيث يقوم بإرسال تعليق على صفحة الفيسبوك والانستجرام وتويتر ليسأل المخازن الكبيرة الخاصة بإنتاج الزهور عن هذا النوع من الزهور الذي يحبه الزبون هل هو موجود أم لا❕

*يأخذ أحمد وقت طويل لتحديد أماكن بيع نوعيات الزهور ورغبات عملائة فهل يمكننا تقليل وقت البائع ؟ 🤔*
بالطبع عملية البحث التي يقوم بها البائع تستغرق وقتاً وجهداً كثيرين لذلك تقوم data mining 🔎
بمهمة التنقيب لكي يقوم البائع بعمله بكل سهولة 😉
وتقوم أيضاً بمعرفة كيفية التجميع وتخزين المعلومات والعمل مع قواعد البيانات وتختار أقرب المعلومات من عينة عشوائية🧩 من المعلومات لكن تتطلب معرفة بالمشاكل الصناعية والبيانات تتكفل بالمساعدة على إيجاد الحل.🤝

*▪️بماذا تبدأ عملية التنقيب عن البيانات؟*
تبدأ عملية التنقيب عن البيانات بطرح الاسئلة على سبيل المثال:
⁉️ ماهو نوع الزهور الذي يحظى بإقبال كبير من زوار المتجر 🏘️
فمن خلال data mining يستطيع بائع الزهور تقييم السلعة المباعة سابقاً ومعرفة ما سيبحث عنه الزبون عن بعد (أونلاين) 🖥️ ومدى معيار الاهتمام من خلال منشورات الميديا وصنع الإسقاطات معتمدة على نجاح السنوات القادمة. 📈

⁉️ *حسنا" ماهي العلوم المكونة ل data mining ؟*
التنقيب عن الداتا مكون من ثلاثة تخصصات متشابكة:
▪️الاحصاء (Statistics)
▪️ تعلم الآلة (Machine learning)
▪️ الذكاء الاصطناعي. (Artificial intelligent).

ومن أشهر ال tool المستخدمة في ال data mining

Apache spark ،Hadoop ⬅️

☝🏻 كما أن Data mining تنقسم الى نوعين:

🔘النمذجة التنبؤية:
Predictive data mining analysis

⬅️يتم فيها العمل على الداتا لمعرفة مالذي ربما سيحدث لاحقاً أو بالمستقبل بالنسبه للأرباح الخاصة بالبائع وعدد العملاء وينقسم هذا النوع الى التالي:
▪️تحليل التصنيف classification Analysis
▪️تحليل الإنحدار Regression Analysis
▪️تحليل التنبؤ prediction Analysis

🔘النمذجة الوصفية:
Descriptive Data mining Analysis
⬅️يهدف هذا النوع الى تصنيف البيانات وارتباطها واستخراج الميزات.
من نماذج (models) هذا النوع:
▪️التجميع (Clustering Analysis)
▪️ ترابط البيانات (Analysis Association )
▪️ استخراج الميزات (Feature Extraction)


ختاماً لتنقيب البيانات مستقبل في شتى المجالات على سبيل المثال في المجال الطبي 👨🏻‍⚕️:
⬅️تساهم في تقليل التكاليف الطبية بالتالي تقليل السعر في الصناعات الطبية💉💊🩹 عن طريق استخدام big data والتي تعطي نتائج إيجابية وجودة عالية وتقلل الأخطاء الطبية وبالتالي تطوير صحة المريض ورضاه والتعريف بخطط العلاج وممارسة القياس الفعلي والتأمين وكشف الإحتيال في نهاية المطاف تحسين صحة المريض.


هل تعرف أحد الإستخدامات الشهيرة لل Data mining ⁉️
شاركنا اجابتك في تعليق🤝
لمتابعة منشوراتنا العلمية في صفحتنا بالفيس

https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=pfbid0fSEyBGYoN7QEbDce4GViyLc5ZqMDfZYZoRgzVhzZmrRLL56rtkL3KsfWyQw8cNCLl&id=100083466410787


تحرير المحتوى:م. أحمد بصيص
تدقيق ومراجعة:م. أحمد الجائفي
تصميم:م. عمير البعداني

المراجع :

https://www.javatpoint.com/types-of-data-mining

https://hevodata.com/learn/descriptive-data-mining/#4.2


[1] What Is Data Mining: Definition, Examples, Tools, and Techniques (For Beginners) | Georgia Tech Boot Camps (gatech.edu)

[2] Data Mining In Healthcare: Purpose, Benefits, and Applications (usfhealthonline.com) 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

في ظل التطور المتصاعد في مجال التقنية والتكنولوجيا وبالأخص مجال الذكاء الاصطناعي،
هناك تزايد في إنشاء أدوات ومكاتب مختصة ومساعدة لتحقيق أهداف تطبيقات الذكاء الاصطناعي 🦾 كتعلم الآلة والتعلم العميق والشبكات العصبية وغيرها، ومعظم هذه الأدوات مبنية خصيصا بلغة بايثون 🐍 كونها أفضل اللغات المستخدمة المساعدة في الذكاء الإصطناعي 🤖 و من خلال سلسلة هذه الصور المرفقة سنتعرف على أشهر هذه الأداوت استخداماً .
شاهد سلسلة الصور 👇🏻

https://www.facebook.com/100083466410787/posts/pfbid0xMpi8Z2T4qUW5viAB7mkDFJHGEkxbgeyUaWhVaXkzCYKchbfSLmJ2kNcBvombFw8l/

إعداد المحتوى: م.عبد العزيز حوائج
مراجعة وتدقيق:م.زينب مسعود
تصميم:م.هبة الشريف

*المصادر*
*ebooks:*
Artificial Intelligence
Programming with Python®,Perry Xiao, WILEY



*Websites:*

https://www.mygreatlearning.com/blog/what-is-machine-learning/#mltools

https://www.narolainfotech.com/blogs/best-pythonbvbrning/
مواقع ادوات في الذكاء الاصطناعي (AI Frameworks)
*Amazon Web Services_AWS*:

https://aws.amazon.com/ar/big-data/datalakes-and-analytics/?hp=tile&tile=solutions

*Microsoft*:

https://azure.microsoft.com/en-us/products/machine-learning/#product-overview

*Google Cloud AI_ML*:

https://cloud.google.com/automl

*IBM_Cloud_AI*:

https://www.ibm.com/cloud/watson-studio



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

موضوع اليوم هو من أحد أهم تقنيات الذكاء الإصطناعي وهو التعلم العميق " Deep Learning"

▪️ما هو التعلم العميق
Deep Learning ⁉️

التعلم العميق:
هو حالة خاصة من تقنيات تعلم الآلة (Machine Learning) يستخدم لحل مشاكل أكثر تعقيداً بإستخدام خوارزميات تسمى الشبكات أو التشابكات العصبية "Neural Networks" والتي بدورها تحاكي التركيب الحيوي للتشابكات العصبية في دماغ الانسان🧠

وتسمى البنية الأساسية للشبكات العصبية نيورون- Neuron أو Node
والتي من خلالها يمكن تكوين شبكة عصبية بأكثر من Neurons أو N1,N2,N3,……,Nodes.🧬

▪️تستخدم الشبكات العصبية لتخطيط أو توزيع العلاقات-Relationships- بين مجموعة المتغيرات المدخلة Inputs
و اللازمة لإستخراج النتائج المطلوبة (Output).

حسناً كيف يتم التدريب في التعلم العميق بإستخدام الشبكة العصبية⁉️

من المتعارف عليه في تقنيات تعلم الآلة أنه عندما يتم تدريب موديل رياضي (Model)
يتم تقسيم مجموعة البيانات المجمعة إلى قسمين:
1) بيانات التدريب (Training-Data)
2) بيانات الإختبار (Testing-Data)

👈🏻ولتدريب الشبكات العصبية نحتاج إلى بيانات التدريب كمدخلات للشبكة العصبية لإستنتاج Middle-Neurons
من خلال اختبار وتحليل العلاقات بين ال Neurons .

متى يستخدم التعلم العميق⁉️
👈🏻 يستخدم عندما يكون هناك آلاف الNeurons أو Nodes والتي من خلالها يمكن استنتاج وظائف أو دلالات معقدة مبطنة من المدخلاتInputs وحتى المخرجات Outputs.⬅️➡️
ولتدريب تقنيات التعلم العميق يتطلب وجود حاسوب قوي ذو كفاءة لتدريب الموديل في وقت قياسي.

👈🏻كما يستخدم التعلم العميق عندما يكون هناك نقص في المجال المعرفي، Domain-Knowledge والذي من خلاله يمكن فهم واستنباط الخصائص (Features) من البيانات المدخلة (Training-Data) بعكس تقنيات تعلم الآلة التقليدي.🤖

👈🏻يتميز إستخدام التعلم العميق في البيانات الغير منتظمة أو (Un-Structured Data)
مثل الصور والنصوص .

تطبيقات التعلم العميق⁉️
👈🏻من أهم تطبيقات التعلم العميق في مجال الذكاء الإصطناعي :
1) الرؤية الحاسوبية(Computer_Vision)👁️
و معالجة الصور مثل :
▪️ Object detection
مثل اكتشاف وجوه الأشخاص و الحيوانات و الأشكال المعينة من الصور.
▪️ Self-Driving Vehicles🚗
المركبات الذاتية القيادة ؛ لتبع مسار السيارة وتجميع بيانات الطرق.

▪️معالجة اللغات الطبيعية NLP-Natural Language Processing مثل:
🗣️مترجم قوقل(Google-Translate)
🤝الرد التلقائي في الدردشات (Chatbot)
👽المساعد الشخصي (Personal-Asistant) مثل Alexa, Siri.

اعداد المحتوى:م.عبدالعزيز حوائج
مراجعة وتدقيق :م.سامية الشهري
تصميم :م.عمير البعداني

لمتابعه منشوراتنا العلمية في صفحتنا بالفيس :

https://www.facebook.com/100083466410787/posts/pfbid02mcEbTWRmgZBx9emnXQvwE3AZsDayN4bXQHrdudtBFrMXGnGeCphAFXmAhpmHSYmwl/



المصادر:
https://app.datacamp.com/learn

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