كل الأنشطة

هناك في مواقع التسوق الاكتروني ك امازون مثلا او كالموقع الشهير pinterest ميزة البحث بواسطة صورة حيث ان المستخدم يقوم بوضع صورة والموقع يبحث عن الصورة المتشابهة ويعرضها له بحثت كثيرا حيث ظهر لي ان الادوات المستخدمة لذلك هي Google Cloud Vision API او Amazon Rekognition حيث انهم يقومون بتحليل الصورة وتخزين بياناتها في قاعدة البيانات الى الان كل شيء ممتاز ولكن كيف اضيف البحث بواسطة صورة وكيف يتم جلب بيانات الصور من قاعدة البيانات ليتم عرض الصور المشابهة للصورة التي ارفقها المستخدم مع العلم انني استخدم php laravel ارجو الافادة وشكرا جزيلا لكم

شكراا لحضرتك جدا

في تحليل الأداء لنماذج الانحدار Regression Models، هناك عدة مقاييس بجانب متوسط مربع الخطأ Mean Squared Error - MSE لتقييم جودة النموذج. كل مقياس له مزاياه وعيوبه ويعتمد اختيار المقياس المناسب على السياق المحدد والتحليل المطلوب، مثلاً، MAPE غير مناسب في حال هناك قيم قريبة من الصفر في البيانات، حيث يؤدي ذلك إلى قيم غير معقولة. و RMSE و MAE يقدمان معلومات عن حجم الخطأ، لكن RMSE يعطي وزنًا أكبر للأخطاء الكبيرة بسبب التربيع، بالتالي مفيد في حال كانت الأخطاء الكبيرة غير مقبولة في مشروعك. ولو كانت الأخطاء تتبع توزيعًا طبيعيًا، فإن MSE و RMSE يكونا أكثر ملاءمة. أما إن كنت تهتم بالأخطاء النسبية أكثر من الأخطاء المطلقة، إذن MAPE أو MSLE أكثر ملاءمة. إليك كل مقياس: 1- Mean Absolute Error - MAE أو متوسط الخطأ المطلق: [ MAE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n |y_i - \hat{y}_i| ] حيث ( y_i ) هو القيمة الحقيقية و ( \hat{y}_i ) هو التنبؤ من النموذج، ويقدم MAE فكرة عن حجم الخطأ المتوقع في التنبؤات. 2- جذر متوسط مربع الخطأ أو Root Mean Squared Error - RMSE: [ RMSE = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (y_i - \hat{y}_i)^2} ] يعبر RMSE عن نفس المعلومات الموجودة في MSE ولكن في نفس وحدة القيم الأصلية مما يسهل فهمه في بعض الأحيان. 3- معامل التحديد (R-squared - (R^2)): [ R^2 = 1 - \frac{\sum_{i=1}^n (y_i - \hat{y}i)^2}{\sum{i=1}^n (y_i - \bar{y})^2} ] حيث ( \bar{y} ) هو المتوسط الحسابي للقيم الحقيقية. يعبر ( R^2 ) عن نسبة التباين في البيانات التي يمكن تفسيرها بواسطة النموذج، وقيمته تتراوح بين 0 و 1. 4- Mean Absolute Percentage Error - MAPE أو متوسط النسبة المطلقة للخطأ: [ MAPE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n \left| \frac{y_i - \hat{y}_i}{y_i} \right| \times 100 ] يعطي MAPE فكرة عن حجم الخطأ الكلي كنسبة مئوية من القيم الحقيقية، وهو مفيد عند الرغبة في فهم الخطأ النسبي بدلاً من الخطأ المطلق. 5- متوسط اللوغاريتم المربع للخطأ Mean Squared Logarithmic Error - MSLE: [ MSLE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n \left( \log(1 + y_i) - \log(1 + \hat{y}_i) \right)^2 ] يستخدم MSLE عندما تكون القيم الحقيقية والتنبؤات قد تأخذ قيمًا صغيرة جدًا أو كبيرة، ويعطي وزنًا أكبر للأخطاء النسبية الصغيرة. 6- إحصائية AIC (Akaike Information Criterion) و BIC (Bayesian Information Criterion): [ \text{AIC} = 2k - 2\ln(L) ] [ \text{BIC} = \ln(n)k - 2\ln(L) ] ( k ) هو عدد المعاملات في النموذج و ( L ) هو دالة الاحتمال الماكسيمالي للنموذج، وتلك الإحصائيات تأخذ في الاعتبار جودة النموذج وعدد المعاملات، ما يساعد في تجنب الإفراط في التكييف overfitting.

شكراا لحضرتك جدا

أكيد هناك مقاييس أخرى يمكن استخدامها لتقييم النموذج بشكل أفضل حسب السياق والهدف من النموذج: متوسط الخطأ المطلق (Mean Absolute Error - MAE): يقيس هذا المقياس متوسط قيمة الفروق المطلقة بين القيم المتوقعة والقيم الفعلية. يعتبر MAE أقل تأثرا بالقيم الشاذة مقارنة بـ MSE. جذر متوسط مربع الأخطاء (Root Mean Squared Error - RMSE): هو الجذر التربيعي لمتوسط مربع الأخطاء، وهو يعطي نفس وحدة القياس للبيانات الأصلية. متوسط النسبة المئوية للخطأ المطلق (Mean Absolute Percentage Error - MAPE): يقيس هذا المقياس نسبة الخطأ المطلق إلى القيم الفعلية، ويعبر عنه كنسبة مئوية. معامل التحديد (Coefficient of Determination - R²): يقيس مدى تناسب النموذج مع البيانات. تتراوح قيمته بين 0 و 1، حيث تشير القيمة الأقرب إلى 1 إلى نموذج أفضل. لتحديد أي مقياس هو الأفضل للاستخدام، يعتمد ذلك على طبيعة البيانات والهدف من النموذج، حيث إذا كنت تحتاج إلى مقياس يتعامل بشكل جيد مع القيم الشاذة، يمكن أن يكون MAE أو MAPE أفضل من MSE، بينما إذا كان لديك اهتمام بالوحدات الأصلية للبيانات، فإن RMSE يمكن أن يكون أكثر ملائمة، أما إذا كنت تبحث عن فهم نسبة التباين المفسر بواسطة النموذج، فإن R² سيكون الخيار الأنسب. و يمكنك أن تطلع أكثر على الموضوع من خلال هذه الأسئلة:

السلام عليكم في الReagression بيقيم الموذج بمعادل ال MSE فا كانت عاوز اعرف لها فيه معادله احسن من كده وازي اعرف ان فيها والا الا؟

فعلان احنا بنقسم البيانات بيانات لتدريب وبيانات لاختبار حتي بنكون مقسم جدا علي kaggle بس تعلم العميق عكس كده صح يعني مع نزيدا اليبانات بيكون كويس جدا والعكس صحيح شكراا لحضرتكم جدا

بدايةً، تحتاج إلى إنشاء قاعدة بيانات لتخزين معلومات القوالب، وليكن كالتالي: CREATE TABLE templates ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(255) NOT NULL, header TEXT, footer TEXT, content TEXT ); ولتتمكن من قراءة ملفات XML، تتوفر مكتبة SimpleXML المدمجة في PHP. فتقوم بقراءة ملف XML: function readXMLTemplate($filePath) { if (file_exists($filePath)) { $xml = simplexml_load_file($filePath); $template = [ 'header' => (string) $xml->header, 'footer' => (string) $xml->footer, 'content' => (string) $xml->content ]; return $template; } else { throw new Exception("File not found: $filePath"); } } وكتابة ملف XML: function writeXMLTemplate($filePath, $template) { $xml = new SimpleXMLElement('<template/>'); $xml->addChild('header', $template['header']); $xml->addChild('footer', $template['footer']); $xml->addChild('content', $template['content']); $xml->asXML($filePath); } بعد ذلك إنشاء وظائف لإضافة وتعديل القوالب في قاعدة البيانات. إضافة قالب: function addTemplate($name, $header, $footer, $content) { $conn = new mysqli('localhost', 'username', 'password', 'database'); $stmt = $conn->prepare("INSERT INTO templates (name, header, footer, content) VALUES (?, ?, ?, ?)"); $stmt->bind_param("ssss", $name, $header, $footer, $content); $stmt->execute(); $stmt->close(); $conn->close(); } تعديل قالب: function updateTemplate($id, $name, $header, $footer, $content) { $conn = new mysqli('localhost', 'username', 'password', 'database'); $stmt = $conn->prepare("UPDATE templates SET name = ?, header = ?, footer = ?, content = ? WHERE id = ?"); $stmt->bind_param("ssssi", $name, $header, $footer, $content, $id); $stmt->execute(); $stmt->close(); $conn->close(); } وباستطاعتك إنشاء واجهة مستخدم باستخدام HTML وPHP لإدارة القوالب من قبل المسؤول عن الموقع، مثل صفحة لعرض القوالب وصفحة لتعديلها. صفحة عرض القوالب: <?php $conn = new mysqli('localhost', 'username', 'password', 'database'); $result = $conn->query("SELECT * FROM templates"); ?> <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Manage Templates</title> </head> <body> <h1>Templates</h1> <ul> <?php while ($row = $result->fetch_assoc()): ?> <li> <a href="edit_template.php?id=<?php echo $row['id']; ?>"><?php echo $row['name']; ?></a> </li> <?php endwhile; ?> </ul> </body> </html> صفحة تعديل القالب: <?php $id = $_GET['id']; $conn = new mysqli('localhost', 'username', 'password', 'database'); $stmt = $conn->prepare("SELECT * FROM templates WHERE id = ?"); $stmt->bind_param("i", $id); $stmt->execute(); $result = $stmt->get_result(); $template = $result->fetch_assoc(); ?> <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Edit Template</title> </head> <body> <h1>Edit Template</h1> <form action="update_template.php" method="post"> <input type="hidden" name="id" value="<?php echo $template['id']; ?>"> <label>Name:</label> <input type="text" name="name" value="<?php echo $template['name']; ?>"><br> <label>Header:</label><br><textarea name="header"><?php echo $template['header']; ?></textarea><br> <label>Footer:</label><br><textarea name="footer

لإتقان الأساسيات في البرمجة، يجب عليك أولا اختيار لغة برمجة واحدة للتركيز عليها، مثل Python أو JavaScript، لأنهما تعتبران من أسهل اللغات للمبتدئين، ثم تبدأ بتعلم المفاهيم الأساسية مثل المتغيرات (variables)، الحلقات (loops)، الشروط (conditionals)، والدوال (functions) وهذا الأمر سيساعدك على بناء أساس قوي. يمكنك أن تهمّ بقراءة وفهم أمثلة من الأكواد البرمجية المكتوبة بلغة البرمجة التي اخترتها، ثم كتابة أكواد برمجية مثل البرامج التي تنفذ عمليات حسابية بسيطة أو تلك التي تتعامل مع النصوص والبيانات وحاول دائما حل المشاكل البرمجية البسيطة في البداية، مثل تلك التي تتطلب منك حساب الأعداد الفردية أو الزوجية أو التحقق من صلاحية بيانات معينة. تذكر دائما، أنه من الضروري ممارسة البرمجة بانتظام من خلال أن تجعل لنفسك تحديات يومية أو أسبوعية مع تصفح وقراءة الأكواد المفتوحة المصدر على منصات مثل GitHub فيمكن تعطيك فكرة عن كيفية هيكلة البرامج الكبيرة وكتابة كود نظيف وفعال.

حجم البيانات بلا شك له أهمية كبيرة، ولا يمكن حصرها، لكن مع ذلك صحيح، يمكن أن يؤثر وجود كمية كبيرة من البيانات سلبا على نماذج تعلم الآلة بسبب زيادة التعقيد الحسابي، وطول وقت التدريب مع صعوبة إدارة جودة البيانات، وتعقيد النماذج التي تعمل عليها، يمكنك تصفح هذه المقالة:

الاستمرارية هي الحل، فإتقان الأساسيات يتطلب التزاما يوميا بالتعلم والممارسة، وعلى الأقل في حالة ما تعثرنا ولم نستمر يجب أن لا نوسّع الفوّهة وأن نعود لسكة التعلم في أقرب وقت، ومن الأفضل البدء بفهم عميق للمفاهيم الأساسية ثم الانتقال إلى التطبيق العملي من خلال مشاريع صغيرة. كما أن المراجعة الدورية للمواد التي تعلمتها تساعد في ترسيخ المعلومات. فالتعلم المستمر والممارسة الدائمة هما المفتاح لإتقان أي مهارة. يمكنك البحث عن المشاريع الصغيرة التي يمكنك العمل عليها لتطبيق ما تتعلمه، وقم بمراجعة ما تعلمته بانتظام يمكنك طرح أي سؤال أو استفسار أو صعوبة واجهتك أثناء التعلم في أسفل كل درس في صندوق التعليقات. بالنسبة للتمارين فالدروس نفسها فيها كمية من المسائل والتمارين والمشاريع الصغيرة والكبيرة التي ستساعد كثيرا في ترسيخ المفاهيم. والأكاديمية وفرت دليلا خاصا بتعلم البرمجة أنصحك بتصفحه ودراسته.

نعم، يمكن أن يكون للبيانات الكبيرة تأثير سلبي على نماذج تعلم الآلة في بعض الأحيان. عند التعامل مع مجموعات بيانات ضخمة، يمكن أن تواجه عدة تحديات تتعلق بالقدرات الحاسوبية، وقت التدريب، وتعقيد النموذج. حقيقةـ صحيح يمكن أن تتجاوز البيانات الكبيرة قدرة الأجهزة الحاسوبية المتاحة فتدريب النماذج على بيانات ضخمة يتطلب ذاكرة كبيرة ومعالجات قوية وفي حال ما إذا كانت الموارد الحاسوبية محدودة، قد تواجه صعوبة في تحميل البيانات ومعالجتها بشكل فعال، مما يؤدي إلى بطء في الأداء أو حتى فشل عملية التدريب. لهذا قد تحتاج إلى تقنيات خاصة للتعامل مع هذه البيانات، مثل التجزئة أو التحليل الموزع، لتحسين الكفاءة. وقت التدريب هو الآخر يمكن أن يزداد بشكل كبير عند التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة لأن تدريب نموذج تعلم الآلة على بيانات ضخمة يستغرق وقتا أطول بطبيعة الحال، مما يمكن أن يكون مشكلة إذا كنت بحاجة إلى نتائج سريعة أو تعمل في بيئة حيث الزمن عامل حاسم. للتغلب على ذلك، يمكن استخدام تقنيات مثل التعلم التدريجي أو النماذج الأولية للتدريب بشكل أسرع على أجزاء من البيانات قبل تدريب النموذج النهائي على المجموعة الكاملة. كما أنه يمكن أن يؤدي استخدام البيانات الكبيرة إلى تعقيد النموذج بشكل زائد فمع تزايد حجم البيانات، قد يتزايد أيضا عدد الميزات والأنماط التي يحتاج النموذج إلى تعلمهه وهذا ما قد يجعل النموذج أكثر تعقيدا وأقل قدرة على التعميم، مما يزيد من خطر التعلم الزائد حيث يتعلم النموذج تفاصيل غير ضرورية أو ضوضاء في البيانات لهذا فمن الضروري استخدام تقنيات مثل تنظيم النموذج أو التحقق المتقاطع لضمان أن النموذج يبقى قادرا على التعميم ويعمل بشكل جيد على البيانات الجديدة. وبينما يمكن للبيانات الكبيرة أن تكون مصدر قوة للنماذج، إلا أنها تتطلب إدارة دقيقة وموارد مناسبة للتأكد من أنها تساهم بشكل إيجابي في تحسين أداء النموذج بدلا من أن تكون عبئا.

وعليكم السلام، على العموم، كلما كان لدينا بيانات أكثر كلما كان ذلك أحسن. حتى إذا كنا لن نستخدم معظم البيانات الكثيرة في تدريب النموذج، فسوف نتركها كبيانات اختبار ونستخدمها للتحقق من جودة تعلمه. لكن يجب عدم إغفال نقطة مهمة وهي توازن البيانات (Data balance)، أي أن البيانات يجب أن تكون موزعة بشكل شبه متساوي على مجال الاحتمالات الممكنة، إذا لم يكن ذلك هو الحال، فقد نقع في خطأ في تقدير جودة النموذج. فمثلا، لو كانت لدينا بيانات حول العمليات البنكية، بحيث أن 97% من العمليات قانونية و 3% فقط غير قانونية، فإذا قمنا بتدريب نموذج لاكتشاف العمليات غير القانونية، وكان هذا النموذج يجيب في كل الأحوال بأن العملية قانونية، فهنا النموذج سوف يكون صحيحا في 97% من الحالات، لكن في الواقع، هذا النموذج لا يقوم بفعل شيء! في هذه الأحوال، لا ينفع تكثير البيانات مع الاستمرار على هذا الحال، فلو كانت عندنا الملايين من هذه البيانات، وكانت دائما النسبة 97%-3%، فسوف نحصل على نفس الخطأ. إحدى الحلول في مثل هذه الحالة هي تقليل البيانات الزائدة حتى تصبح النسب متكافئة. فيمكن التقليل من البيانات التي تمثل العمليات القانونية حتى تصبح نسبتها إلى المجموع 50% فقط. وعندها يمكننا أن ندرب النموذج بشكل متوازن، بحيث تكون نصف البيانات التي رآها قانونية ونصفها الآخر عكس ذلك، وعندئذ سوف يتعلم بشكل صحيح.

السلام عليكم هل لو البيانات كثير ممكن انها تثار سالب علي نماذج تعلم الاله ؟

النصائح العامة لإتقان أساسيات البرمجة: التطبيق عبر كتابة الكود عند مشاهدة كل درس وعم الاكتفاء أبدا بالمشاهدة، فلا توجد معلومة يمكن أن تثبت بدون تطبيق. عدم نسخ الأكواد أو تحميل أكواد جاهزة عندما يكون الشخص مبتدئا، فهذا لا يساعد في التعلم مطلقا. بل يجب أن يقوم الطالب بكتابة الأكواد بنفسه. محاولة حل المشاكل التي يقع فيها الطالب بنفسه قبل طلب المساعدة، وحتى بعد الحصول على المساعدة، فيفترض بالطالب أن يفهم أين كان خطؤه، ولماذا يعمل التصحيح الذي اقترحه المدرب المساعد، وإذا لم يستطع، فيفترض أن يسأل المدرب المساعد ما الفرق بين حله وبين محاولة الطالب، حتى يستطيع التعلم بشكل صحيح. محاولة عدم استنساخ ما كتبه المدرس بشكل مطابق، بل يفترض أن يحاول الطالب التغيير قليلا على ما يكتبه المدرب ورؤية ما الذي يحصل عند التغيير. هذا سيوقع الطالب في أخطاء لا محالة، لكن الوقوع في الأخطاء وتصحيحها لاحقا هو من أحد أهم الطرق في التعلم. أما بالنسبة للتمارين، فعادة ما تكون مضمنة في نهاية الدرس أو أثنائه. ففي كثير من الأحيان يسأل المدرب سؤالا قبل أن يجيب عليه، فعندها يمكنك إيقاف الفيديو والتفكير والمحاولة فيه قبل مشاهدة الحل. كما يمكنك طلب المزيد من التمارين في قسم التعليقات الموجود أسفل كل درس، وسوف يقوم المدربون المساعدون باقتراح تمارين ومساعدتك في حلها. يمكنك الإطلاع على الأجوبة الموجودة هنا، لأن هذا السؤال متكرر وقد تمت الإجابة عليه من طرف مدربين آخرين عدة مرات، منها هنا:

ما هي نصيحتك لي لإتقان الأساسيات وأين أجد تمارين لذلك

السلام عليكوم ورحمة الله و بركاته من منا لا يعرف سكربت المنتديات الشهير vBulletin فانا بعد الانتهاء من برمجة سكربت متجر قلت ليه ماضيف نظام القوالب مثلة فانا اوريد ان اضيف صفحة في لوحة التحكم يوجد بها بعض القوالب و يمكن التعديل على الاكواد الخاصة بها بحيث ينقر المستخدم على تعديل source و ينتقل إلى صفحة يوجد بها حقول تحتوي على الاكواد مجزئة مثل الهيدر و الفوتر إلخ.. و يمكنة رفع قالب من جهازه و يتم تخزين محتويات القالب في قاعدة بيانات My SQL مثل اسم القالب و اكواد القالب إلخ..ا و بمعنا اصح اوريد برمجة نظام يشبة نظام قوالب بلوجر إلى حد قريب...

@Mustafa Suleiman شكرا لك على الاجابة انا عندي مشروع يحتوى على الاف الصور اعتقد انه هذه الطريقة ستحتاج وقتا طويلا للبحث واستخراج الصور المشاببة

أرجو النزول أسفل الفيديو لنهاية الصفحة وستجد صندوق تعليقات كما هنا.

حسنا انا لا اجد زرا يسمح لي بسوال تحت الفديو هل اقتبس وارس اسال ام ابلغ ؟

لا عليك تستطيع التعليق أسفل الفيديو وترك السؤال الحالي كما هو تستطيع تعديله وليس حذفه فلا داعي لأيهما.

كيف احذف الرساله ؟

شكرا لك

ستجد أسفل فيديو الدرس في نهاية الصفحة صندوق تعليقات كما هنا، أرجو طرح الأسئلة أسفل الدرس وليس هنا في قسم الأسئلة البرمجة حيث نطرح الأسئلة العامة الغير متعلقة بمحتوى الدورة أو الدرس وذلك لمساعدتك بشكل أفضل

كيف افتح متصفح كروم لان كل ما أحاول افتح متصفح من البرنامج لأحصل على Output يفتح لي متصفح اخر