This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
○ 2- التعلٌم غير الموجه :
▪2- تقليل الأبعاد (Dimensionality Reduction):
استخدم علماء البيانات المتعصبون سابقًا هذه الأساليب، وكان عليهم العثور على "شيئ مثير للاهتمام" في أكوام ضخمة من الأرقام. وعندما لم تساعدهم مخططات إكسل بهذه المهمة أجبروا الآلات على العثور على الأنماط. حتى حصلوا على طريقة تقليل الأبعاد أو ميّزة تعلّم كيفية تقليل البعد.
من الأفضل دائمًا استخدام التلخيص أو التجريد (Abstractions)، عوضًا عن مجموعة من الميزات المجزأة.
فمثلًا، يمكننا دمج كلّ الكلاب ذات الآذان مثلثية الشكل والأنوف الطويلة والذيل الكبير ليصبح لدينا تلخيص لشكل كلب لطيف وهو كلب "شبيرد". نعم فقدنا بعض المعلومات حول الصفات المميزة الخاصة بالكلب شبيرد، إلا أن التلخيص الجديد يعدّ أكثر فائدة لتسمية الأغراض وتوضيحها.
بالإضافة إلى ذلك، إن النماذج المُلخصة تتعلّم بطريقة أسرع، ولا تظهر لديها مشكلة "فرض التخصيص" (Overfitting) - الّتي سنتحدث عنها بالتفصيل لاحقًا - بكثرة وهي تستخدم عددًا أقل من الميّزات.
▪2- تقليل الأبعاد (Dimensionality Reduction):
استخدم علماء البيانات المتعصبون سابقًا هذه الأساليب، وكان عليهم العثور على "شيئ مثير للاهتمام" في أكوام ضخمة من الأرقام. وعندما لم تساعدهم مخططات إكسل بهذه المهمة أجبروا الآلات على العثور على الأنماط. حتى حصلوا على طريقة تقليل الأبعاد أو ميّزة تعلّم كيفية تقليل البعد.
من الأفضل دائمًا استخدام التلخيص أو التجريد (Abstractions)، عوضًا عن مجموعة من الميزات المجزأة.
فمثلًا، يمكننا دمج كلّ الكلاب ذات الآذان مثلثية الشكل والأنوف الطويلة والذيل الكبير ليصبح لدينا تلخيص لشكل كلب لطيف وهو كلب "شبيرد". نعم فقدنا بعض المعلومات حول الصفات المميزة الخاصة بالكلب شبيرد، إلا أن التلخيص الجديد يعدّ أكثر فائدة لتسمية الأغراض وتوضيحها.
بالإضافة إلى ذلك، إن النماذج المُلخصة تتعلّم بطريقة أسرع، ولا تظهر لديها مشكلة "فرض التخصيص" (Overfitting) - الّتي سنتحدث عنها بالتفصيل لاحقًا - بكثرة وهي تستخدم عددًا أقل من الميّزات.
○ 2- التعلٌم غير الموجه :
▪2- تقليل الأبعاد :
أصبحت هذه الخوارزميات أداة مذهلة لنمذجة المواضيع. إذ يمكننا تلخيص مواضيع من كلمات محددة لمعانيها. هذا ما تفعله خوارزمية التحليل الدلالي الكامن.
تعتمد على عدد مرات تكرار كلمة معينة في موضوع محدد.
مثل: استخدام كلمة "تقنية" بكثرة في المقالات التقنية، وبالتأكيد سنعثر على أسماء الأشخاص السياسيين بكثرة في الأخبار السياسية وهكذا.
كما يمكننا بكل تأكيد إنشاء مجموعات من جميع الكلمات في المقالات، ولكننا سنفقد جميع الروابط المهمة بين معاني الكلمات خصيصًا العلاقة بين الكلمات ذات المعنى نفسه مثل البطارية (Battery) والبطارية المقصود بها المدخرات الكهربائية -(Accumulator) الموجودة في مستندات مختلفة. إلا أن خوارزمية التحليل الدلالي الكامن ستتعامل معها بالطريقة الصحيحة، ولهذا السبب تحديدًا سمّيت "بخوارزمية التحليل الدلالي الكامن".
لذلك نحن بحاجة إلى ربط الكلمات والمستندات في ميزة واحدة للحفاظ على هذه الاتصالات الكامنة واتضح لنا بأن خوارزمية التفكيك المفرد (Singular decomposition) تؤدي هذه المهمة بقوة مما يشفُ عن فائدة المجموعات المجمعة بحسب الموضوع الّتي تحدثنا عنها سابقًا.
▪2- تقليل الأبعاد :
أصبحت هذه الخوارزميات أداة مذهلة لنمذجة المواضيع. إذ يمكننا تلخيص مواضيع من كلمات محددة لمعانيها. هذا ما تفعله خوارزمية التحليل الدلالي الكامن.
تعتمد على عدد مرات تكرار كلمة معينة في موضوع محدد.
مثل: استخدام كلمة "تقنية" بكثرة في المقالات التقنية، وبالتأكيد سنعثر على أسماء الأشخاص السياسيين بكثرة في الأخبار السياسية وهكذا.
كما يمكننا بكل تأكيد إنشاء مجموعات من جميع الكلمات في المقالات، ولكننا سنفقد جميع الروابط المهمة بين معاني الكلمات خصيصًا العلاقة بين الكلمات ذات المعنى نفسه مثل البطارية (Battery) والبطارية المقصود بها المدخرات الكهربائية -(Accumulator) الموجودة في مستندات مختلفة. إلا أن خوارزمية التحليل الدلالي الكامن ستتعامل معها بالطريقة الصحيحة، ولهذا السبب تحديدًا سمّيت "بخوارزمية التحليل الدلالي الكامن".
لذلك نحن بحاجة إلى ربط الكلمات والمستندات في ميزة واحدة للحفاظ على هذه الاتصالات الكامنة واتضح لنا بأن خوارزمية التفكيك المفرد (Singular decomposition) تؤدي هذه المهمة بقوة مما يشفُ عن فائدة المجموعات المجمعة بحسب الموضوع الّتي تحدثنا عنها سابقًا.
👍1
○ 2- التعلٌم غير الموجه :
▪2- تقليل الأبعاد (Dimensionality Reduction):
من الاستخدامات الشائعة الأخرى هي أنظمة التوصية (Recommender Systems)
والتصفية التعاونية (Collaborative Filtering) من أجل تقليل الأبعاد. مما يبدو أنه إذا كنت تستخدمه في تلخيص تقييمات المستخدمين، فستحصل على نظام رائع للتوصية بالأفلام والموسيقى والألعاب بل وحتى أي شيئ تريده.
للمزيد من المعلومات حول هذا الموضوع نوصيك بالكتاب الرائع "برمجة الذكاء الجمعي" Programming Collective Intelligence.
بالكاد سنتمكن من فهم فهمًا كاملًا لفكرة التلخيص (أو التجريد) الآلي، ولكن من الممكن رؤية بعض الارتباطات عن قرب.
إذ يرتبط بعضها بعمر المستخدم فمثلًا يلعب الأطفال لعبة ماين كرافت (Minecraft) ويشاهدون معها الرسوم المتحركة بكثرة، ويرتبط بعض المستخدمين الآخرين بنوعية فيلم معينة أو بهوايات مخصصة وهكذا.
تستطيع الآلات الحصول على هذه المفاهيم التجريدية عالية المستوى من دون حتى فهم ماهيتها، بناءً فقط على معرفة تقييمات المستخدم.
▪2- تقليل الأبعاد (Dimensionality Reduction):
من الاستخدامات الشائعة الأخرى هي أنظمة التوصية (Recommender Systems)
والتصفية التعاونية (Collaborative Filtering) من أجل تقليل الأبعاد. مما يبدو أنه إذا كنت تستخدمه في تلخيص تقييمات المستخدمين، فستحصل على نظام رائع للتوصية بالأفلام والموسيقى والألعاب بل وحتى أي شيئ تريده.
للمزيد من المعلومات حول هذا الموضوع نوصيك بالكتاب الرائع "برمجة الذكاء الجمعي" Programming Collective Intelligence.
بالكاد سنتمكن من فهم فهمًا كاملًا لفكرة التلخيص (أو التجريد) الآلي، ولكن من الممكن رؤية بعض الارتباطات عن قرب.
إذ يرتبط بعضها بعمر المستخدم فمثلًا يلعب الأطفال لعبة ماين كرافت (Minecraft) ويشاهدون معها الرسوم المتحركة بكثرة، ويرتبط بعض المستخدمين الآخرين بنوعية فيلم معينة أو بهوايات مخصصة وهكذا.
تستطيع الآلات الحصول على هذه المفاهيم التجريدية عالية المستوى من دون حتى فهم ماهيتها، بناءً فقط على معرفة تقييمات المستخدم.
○ 2- التعلٌم غير الموجه :
▪3- تعلم قواعد الربط (Association Rule Learning):
وهي طريقة للبحث عن الأنماط في تدفق الطلبات.
▪ حاليا تستخدم في عدد من المجالات مثل:
١- التنبؤ بالمبيعات والخصومات.
٢- تحليل البضائع المشتراة معًا.
٣- معرفة كيفية وضع المنتجات على الرفوف.
٤- تحليل أنماط تصفح الإنترنت.
▪ الخوارزميات الشائعة لها هي:
١- خوارزمية Apriori.
٢- خوارزمية Eclat.
٣- خوارزمية FP-growth.
وتستخدم هذه الطريقة لتحليل عربات (سلّات) التسوق الإلكترونية أو الواقعية، كما تستخدم أيضًا لأتمتة استراتيجية التسويق، والمهام الأخرى المتعلقة بمثل هذه الأحداث. وتحديدًا عندما يكون لديك تسلسل لشيئ معين وترغب في إيجاد أنماط فيه - جرب هذه الأشياء.
▪3- تعلم قواعد الربط (Association Rule Learning):
وهي طريقة للبحث عن الأنماط في تدفق الطلبات.
▪ حاليا تستخدم في عدد من المجالات مثل:
١- التنبؤ بالمبيعات والخصومات.
٢- تحليل البضائع المشتراة معًا.
٣- معرفة كيفية وضع المنتجات على الرفوف.
٤- تحليل أنماط تصفح الإنترنت.
▪ الخوارزميات الشائعة لها هي:
١- خوارزمية Apriori.
٢- خوارزمية Eclat.
٣- خوارزمية FP-growth.
وتستخدم هذه الطريقة لتحليل عربات (سلّات) التسوق الإلكترونية أو الواقعية، كما تستخدم أيضًا لأتمتة استراتيجية التسويق، والمهام الأخرى المتعلقة بمثل هذه الأحداث. وتحديدًا عندما يكون لديك تسلسل لشيئ معين وترغب في إيجاد أنماط فيه - جرب هذه الأشياء.
○ 2- التعلٌم غير الموجه :
▪3- تعلم قواعد الربط (Association Rule Learning):
وتستخدم هذه الطريقة لتحليل عربات (سلّات) التسوق الإلكترونية أو الواقعية، كما تستخدم أيضًا لأتمتة استراتيجية التسويق، والمهام الأخرى المتعلقة بمثل هذه الأحداث.
وتحديدًا عندما يكون لديك تسلسل لشيئ معين وترغب في إيجاد أنماط فيه - جرب هذه الأشياء.
لنفترض أن العميل سيأخذ ستة عبوات من العصائر ويذهب إلى طاولة المحاسبة ثم إلى باب الخروج.
هل يجب أن نضع الفول السوداني بجانب الطريق المؤدي إلى طاولة المحاسبة؟
وفي حال وضعناها، كم مرة سيشتريها الناس بالمجمل؟
لربما تتماشى العصائر مع الفول السوداني، ولكن ما هي التسلسلات الأخرى الّتي يمكننا التنبؤ بها اعتمادًا على البيانات؟
هل يمكن لتغييرات بسيطة في ترتيب البضائع أن تؤدي إلى زيادة كبيرة في الأرباح؟
وينطبق نفس الشيء على التجارة الإلكترونية.
إذ المهمة هنا أكثر حماسية وإثارة للاهتمام، فما الّذي سيشتريه العميل في المرة القادمة؟
هل سيشتري المنتجات النباتية؟
أم الحيوانية؟
▪3- تعلم قواعد الربط (Association Rule Learning):
وتستخدم هذه الطريقة لتحليل عربات (سلّات) التسوق الإلكترونية أو الواقعية، كما تستخدم أيضًا لأتمتة استراتيجية التسويق، والمهام الأخرى المتعلقة بمثل هذه الأحداث.
وتحديدًا عندما يكون لديك تسلسل لشيئ معين وترغب في إيجاد أنماط فيه - جرب هذه الأشياء.
لنفترض أن العميل سيأخذ ستة عبوات من العصائر ويذهب إلى طاولة المحاسبة ثم إلى باب الخروج.
هل يجب أن نضع الفول السوداني بجانب الطريق المؤدي إلى طاولة المحاسبة؟
وفي حال وضعناها، كم مرة سيشتريها الناس بالمجمل؟
لربما تتماشى العصائر مع الفول السوداني، ولكن ما هي التسلسلات الأخرى الّتي يمكننا التنبؤ بها اعتمادًا على البيانات؟
هل يمكن لتغييرات بسيطة في ترتيب البضائع أن تؤدي إلى زيادة كبيرة في الأرباح؟
وينطبق نفس الشيء على التجارة الإلكترونية.
إذ المهمة هنا أكثر حماسية وإثارة للاهتمام، فما الّذي سيشتريه العميل في المرة القادمة؟
هل سيشتري المنتجات النباتية؟
أم الحيوانية؟
○ 2- التعلٌم غير الموجه :
▪3- تعلم قواعد الربط (Association Rule Learning):
تعتمد الأساليب الكلاسيكية لتعلم الآلة على نظرة مباشرة على جميع السلع المشتراة باستخدام الأشجار أو المجموعات.
يمكن للخوارزميات البحث عن الأنماط فقط، ولكن لا يمكنها تعميمها أو إعادة إنتاجها بما يتوافق مع الأمثلة الجديدة.
أما في العالم الحقيقي فإن كلّ متجر تجزئة كبير يبني حلًا خاصًا ومناسبًا له، لذلك لا نرى تطورات كبيرة في هذا المجال.
وعلى المستوى التقني فإن أعلى مستوى من التقنيات المستخدمة هي أنظمة التوصية (أو تسمى أحيانًا الأنظمة الناصحة).
▪3- تعلم قواعد الربط (Association Rule Learning):
تعتمد الأساليب الكلاسيكية لتعلم الآلة على نظرة مباشرة على جميع السلع المشتراة باستخدام الأشجار أو المجموعات.
يمكن للخوارزميات البحث عن الأنماط فقط، ولكن لا يمكنها تعميمها أو إعادة إنتاجها بما يتوافق مع الأمثلة الجديدة.
أما في العالم الحقيقي فإن كلّ متجر تجزئة كبير يبني حلًا خاصًا ومناسبًا له، لذلك لا نرى تطورات كبيرة في هذا المجال.
وعلى المستوى التقني فإن أعلى مستوى من التقنيات المستخدمة هي أنظمة التوصية (أو تسمى أحيانًا الأنظمة الناصحة).
👍1
اكملنا في الجزئين الأولين موضوع تعلّم الآله التقليدي وسنوضح اليوم موضوع التعلّم المعزز ، كونوا معنا .
Forwarded from نبض تقني 💜 (؏ـلـٰٰٰٖٖٖۧـ๋͜ہﯛ୭ش♕♡)
▪ التعلم المعزز (Reinforcement Learning) :
وهو عملية رمي روبوت في متاهة وتركه بمفرده ليجد طريق الخروج بنفسه.
▪ من بعض التطبيقات العملية المستخدمة حاليًا:
1- السيارات ذاتية القيادة.
2- روبوت تنظيف الأرضية.
3- الألعاب.
4- أتمتة التداول.
5- إدارة موارد المؤسسة.
▪ من أبرز الخوارزميات الشائعة لها:
1- خوارزمية التعلم المعزز وفق النموذج الحر Q-Learning.
2- خوارزمية خطة ماركوف للتعلّم المعزز لاتخاذ القرار SARSA.
3- خوارزمية التعلم المعزز العميق وفق النموذج الحر DQN.
4- خوارزمية الناقد المميز غير المتزامن A3C.
5- الخوارزمية الجينية Genetic algorithm.
أخيرًا وليس آخرًا، نصل إلى شيئ يشبه الذكاء الحقيقي. في كثير من المقالات نرى خطأ شائعًا بأن يصنف التعلّم المعزز تحت قسم التعلّم الموجّه أو أحيانًا في قسم التعلّم غير الموجّه. لذا وجب التنويه إلى كونه طريقة تعلّم منفصلة.
وهو عملية رمي روبوت في متاهة وتركه بمفرده ليجد طريق الخروج بنفسه.
▪ من بعض التطبيقات العملية المستخدمة حاليًا:
1- السيارات ذاتية القيادة.
2- روبوت تنظيف الأرضية.
3- الألعاب.
4- أتمتة التداول.
5- إدارة موارد المؤسسة.
▪ من أبرز الخوارزميات الشائعة لها:
1- خوارزمية التعلم المعزز وفق النموذج الحر Q-Learning.
2- خوارزمية خطة ماركوف للتعلّم المعزز لاتخاذ القرار SARSA.
3- خوارزمية التعلم المعزز العميق وفق النموذج الحر DQN.
4- خوارزمية الناقد المميز غير المتزامن A3C.
5- الخوارزمية الجينية Genetic algorithm.
أخيرًا وليس آخرًا، نصل إلى شيئ يشبه الذكاء الحقيقي. في كثير من المقالات نرى خطأ شائعًا بأن يصنف التعلّم المعزز تحت قسم التعلّم الموجّه أو أحيانًا في قسم التعلّم غير الموجّه. لذا وجب التنويه إلى كونه طريقة تعلّم منفصلة.
📲Photo Sherlock Pro v1.63‼️
💡 يوفر التطبيق البحث عن طريق الصورة من الكاميرا أو المعرض. يمكن استخدامه للعثور على معلومات حول صورة ما على الإنترنت ، على سبيل المثال ، للتحقق من الشخص الذي يمتلك بالفعل صورة من إحدى الشبكات الاجتماعية (شيك مزيف). هناك خيار لاقتصاص الصورة.
⚙️ لا يحتوي هذا البرنامج على الكثير من الميزات ولكنه فعال للغاية.
✅ البرنامج الأكثر ملاءمة للعثور على الأشياء عن طريق الصورة على الإنترنت.
Google Play link
🔑 بريمو مفتوح
📲 -خطوات برمجية
@programmerst
💡 يوفر التطبيق البحث عن طريق الصورة من الكاميرا أو المعرض. يمكن استخدامه للعثور على معلومات حول صورة ما على الإنترنت ، على سبيل المثال ، للتحقق من الشخص الذي يمتلك بالفعل صورة من إحدى الشبكات الاجتماعية (شيك مزيف). هناك خيار لاقتصاص الصورة.
⚙️ لا يحتوي هذا البرنامج على الكثير من الميزات ولكنه فعال للغاية.
✅ البرنامج الأكثر ملاءمة للعثور على الأشياء عن طريق الصورة على الإنترنت.
Google Play link
🔑 بريمو مفتوح
📲 -خطوات برمجية
@programmerst
📲AT Player Pro v1.513‼️
💡 برنامج مناسب جدًا لتنزيل الموسيقى من Youtube بالإضافة إلى العديد من الميزات الإضافية.
⚙️ الميزات:
-البحث عن الأغاني ومحطات الراديو والألبومات والفنانين والراديو المباشر وريمكسات
- التعرف على الموسيقى
- لاعب عائم
-موسيقى مع توصيات منظمة العفو الدولية
-الكتب الصوتية
- استهلاك البطارية الأمثل
✅ أكثر من 50 مليون عملية تنزيل على google play.
Google Play link
🔑 بريمو مفتوح
📲 -خطوات برمجية
@programmerst
💡 برنامج مناسب جدًا لتنزيل الموسيقى من Youtube بالإضافة إلى العديد من الميزات الإضافية.
⚙️ الميزات:
-البحث عن الأغاني ومحطات الراديو والألبومات والفنانين والراديو المباشر وريمكسات
- التعرف على الموسيقى
- لاعب عائم
-موسيقى مع توصيات منظمة العفو الدولية
-الكتب الصوتية
- استهلاك البطارية الأمثل
✅ أكثر من 50 مليون عملية تنزيل على google play.
Google Play link
🔑 بريمو مفتوح
📲 -خطوات برمجية
@programmerst
👍1
📲Photoshop Express Pro v8.1.945‼️
💫 تحديث
💡 إصدار Android من محرر الرسوم الشهير من Adobe - رائد معروف في هذا المجال.
⚙️ ميزات التطبيق:
محرر صور متعدد الوظائف.
- إنشاء مجمعات.
- إمكانية تطبيق عدد ضخم من الفلاتر.
- تعديل تلقائي للصورة.
- وظيفة تقليل الضوضاء.
- القضاء على الضباب والضباب.
- تصحيح المنظور.
-وغيرها الكثير.
⚠️ تسجيل الدخول عبر البريد.
Google Play link
🔑 بريمو مفتوح .
📲 -خطوات برمجية
@programmerst
💫 تحديث
💡 إصدار Android من محرر الرسوم الشهير من Adobe - رائد معروف في هذا المجال.
⚙️ ميزات التطبيق:
محرر صور متعدد الوظائف.
- إنشاء مجمعات.
- إمكانية تطبيق عدد ضخم من الفلاتر.
- تعديل تلقائي للصورة.
- وظيفة تقليل الضوضاء.
- القضاء على الضباب والضباب.
- تصحيح المنظور.
-وغيرها الكثير.
⚠️ تسجيل الدخول عبر البريد.
Google Play link
🔑 بريمو مفتوح .
📲 -خطوات برمجية
@programmerst
Google Keep 5.22.041
💡من أحد التطبيقات الذي أستخدمها بشكل يومي
برنامج جميل من شركة جوجل أستخدمه لكتابة المذكرات وحفظ النصوص للوصول لها في اي وقت
الجميل انه يقوم بحفظ بياناتك على حسابك تبع جوجل ولا حاجه لعمل نسخ احتياطي يقوم بمزامنه كافة النصوص للوصول لها على أي من اجهزتك
احفظ الأشياء التي تهمك إلى Keep مع مزامنتها عبر كل الأنظمة الأساسية التي تستخدمها - بما في ذلك Android وiOS وWear. دوّن الملاحظات لإضافة المزيد من التفاصيل وأضف التصنيفات لتصنيف ملاحظتك بسرعة للاسترداد ها لاحقًا.
الميزات:
• حفظ روابط الصفحات والنصوص والصور
• تدوين الملاحظات على المحتوى المحفوظ
• إضافة تصنيفات لملاحظاتك
• الحفظ التلقائي إلى Google Keep
Google Play link
📲 -خطوات برمجية
@programmerst
💡من أحد التطبيقات الذي أستخدمها بشكل يومي
برنامج جميل من شركة جوجل أستخدمه لكتابة المذكرات وحفظ النصوص للوصول لها في اي وقت
الجميل انه يقوم بحفظ بياناتك على حسابك تبع جوجل ولا حاجه لعمل نسخ احتياطي يقوم بمزامنه كافة النصوص للوصول لها على أي من اجهزتك
احفظ الأشياء التي تهمك إلى Keep مع مزامنتها عبر كل الأنظمة الأساسية التي تستخدمها - بما في ذلك Android وiOS وWear. دوّن الملاحظات لإضافة المزيد من التفاصيل وأضف التصنيفات لتصنيف ملاحظتك بسرعة للاسترداد ها لاحقًا.
الميزات:
• حفظ روابط الصفحات والنصوص والصور
• تدوين الملاحظات على المحتوى المحفوظ
• إضافة تصنيفات لملاحظاتك
• الحفظ التلقائي إلى Google Keep
Google Play link
📲 -خطوات برمجية
@programmerst
اللهم هيّئ قلُوبنا لرمضان حُبًا للعبادة و فرحًا بِقدومِه وتقديراً لفضله...🌙✨
كل عام وانتم الى الله اقرب.
✨🌸
كل عام وانتم الى الله اقرب.
✨🌸