-


 

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

ماهو الفرق التصنيف و الانحدار (Difference Between Classification and Regression in Machine Learning)

-
Image
 ما هو الفرق التصنيف و الانحدار   (Difference Between Classification and Regression in Machine Learning) التصنيف هو مهمة التنبؤ بعلامة فئة منفصلة.بعبارة اخرى (في التصنيف (Classification) المُخرج هو عبارة عن فئة، بمعنى أن مخرجات التصنيف بيانات فئوية (Categorical) الانحدار هو مهمة التنبؤ بالكمية المستمرة. بعبارة اخرى ( في الانحدار (Regression) المُخرج هو عبارة عن قيمة رقمية، بمعنى أن مخرجات الانحدار بيانات رقمية)هناك بعض التداخل بين خوارزميات التصنيف والانحدار ؛ فمثلا: قد تتنبأ خوارزمية التصنيف بقيمة مستمرة ، لكن القيمة المستمرة تكون في شكل احتمال لتسمية فئة . قد تتنبأ خوارزمية الانحدار بقيمة منفصلة ، ولكن القيمة المنفصلة في شكل كمية عدد صحيح. يمكن استخدام بعض الخوارزميات لكل من التصنيف والانحدار مع تعديلات صغيرة ، مثل أشجار القرار والشبكات العصبية الاصطناعية. بعض الخوارزميات لا يمكن أو لا يمكن استخدامها بسهولة لكلا النوعين من المشاكل ، مثل الانحدار الخطي لنمذجة الانحدار التنبئي والانحدار اللوجستي للنمذجة التنبؤية للتصنيف. الأهم من ذلك ، أن الطريقة التي نقيم به...
Read more

Dataset Augmentation

-
Image
اذا كان لديك عدد قليل من البيانات dataset لتدريب النموذج في التعلم الالي فمن خلال هذه المكتبة الصغيرة في Python تستطيع عمل مجموعة بيانات ضخمة باستخدام تقنية تعزيز البيانات dataset augmentation بعد شهور من العمل الشاق ، اذا كنت قد جمعت أنت وفريقك قدرًا هائلاً من البيانات لمشروع التعلم الآلي الخاص بكم. ولكن بمجرد تدريب النموذج ، تبدأ في رؤية أن النموذج لا يعمم المشكلة جيدًا. البيانات التي جمعتها ليست كافية. دقة التدريب جيدة جدًا training accuracy ، ولكن في مجموعة التحقق test من الصحة ، تنخفض بشكل كبير. من الناحية الفنية ، هذا ما نسميه بشكل مشهور التجهيز الزائد overfitting. هناك طريقة لحل هذه المشكلة * زيادة عدد البيانات ( في حال توفر عدد اكير من البيانات) *لكن اذا لم تتوفر عدد اكثر من البيانات ماذا ستفعل؟؟ هنا يكمن طريقة تعزيز البيانات dataset augmentation وقت ثبت أن زيادة البيانات تعمل على تحسين دقة نموذج التعلم الآلي دون جمع المزيد من البيانات. إنها تقنية شائعة يستخدمها العديد من مطوري التعلم الالي بكثرة . ان جمع البيانات مهمة مكلفة في كثير من الحالات. قد تضطر إلى الدفع مقابل الم...
Read more

How do I choose the number of epochs to get a good accuracy of CNN? كيف اختار عدد ال epochs للحصول على دقة جيدة في تكوين نموذج الشبكة العصبية التلافيفية CNN؟

-
Image
عشان اقدر اختار عدد ال epochs المطلوب للحصول على دقة جيدة في تكوين نموذج الشبكة العصبية التلافيفية CNN   يبدأ هنا من السؤال التالي : هل ل عدد ال epoch علاقة لزيادة الدقة؟   نعم بالرغم من ان طبقات المعمارية للنموذج التي تمر بها البيانات مهمة للغاية الا ان عدد ال epoch ايضا يجب موازنتها وفقا لما ينتج من التدريب كالتالي:   يجب مراقبة قيم validation loss و training loss اذا كانت قيمة validation loss تتزايد مع كل مرحلة epoch يتم تمرير الخوارزميات بها فأن ذلك يعني انك ستحصل على ال over-fitting عندها ستحتاج الى زيادة عدد ال epoch تدريجياً لحين الوصول الى نتيجة جيدة وتتجاوز مشكلة ال over-fitting   طبعا هنا تم ايضاح دور ال epoch فقط لكن هناك الكثير من الامور التي يجب ان نأخذها بنظر الاعتبار مثل حجم البيانات وجودتها وتقسمها و تعزيزها وعدد طبقات ال cnn والخ
Read more