لوحة المتصدرين

احاول اتعامل مع npm في التيرمنال او cm لكن مو راضي ا

السلام عليكم هو اي الRegularization ؟

السلام عليكم يعطيكم العافية فريق العمل في اكاديمية حسوب انا عمرو واريد مساعدتكم في وضع خطة يومية لدراسة دورة الذكاء الاصطناعي لمدة ساعة او ساعتين يوميا

كيف يمكن صناعة برنامج VPN وهل اي شخص يستطيع صناعت VPN وماهي اللغات التي تسمح لي بصناعة VPN هل هي PHP

يظهر لي هذا الخطأ ما سببه وكيف يمكن إصلاحه ؟

اكتب برنامجا يقرا 10ارقام ويسجل الحد الاقصى للرقم اكتب برنامجا لانشاء الشكل التالي 11111 00000 11111 00000

السلام عليكم هي ليه الشركات الكبير زي Google بتنظم مسابقه علي كاغل هل تفتقر إلى الخبراء القادرين على حل المشكلات داخل الشركة ؟ وهل ممكن ان احصل فرص عمل أو انضموا إلى برامج تدريبية داخل Google ؟

السلام عليكم هل ممكن ان اعتماد علي كاغل ان يكون مصدر داخل ام ان الموضوع صعب بسب المنافسه القوي ؟

could you explain me each of thus new Libraries by detail and how they work using this dataset as example https://www.kaggle.com/code/nikendrashekhawat/diamonds-price-prediction-ml#1.-Import-libraries

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته Regularization: أسلوب يُستخدم في (Machine Learning) لتحسين أداء النماذج وتقليل احتمال حدوث الـمشاكل مثل: Overfitting. الفكرة الأساسية: عندما تُدرِّب نموذجاً على بيانات تدريبية، قد يتعلم النموذج أنماطاً حتى في الضوضاء الموجودة في البيانات، مما يؤدي إلى أداء ضعيف على البيانات الجديدة (بيانات الاختبار). فنقوم باستخدام الـ Regularization، حيث يساعد على تبسيط النموذج وجعله أكثر عمومية. و تستخدم عن طريق إضافة عقوبة (Penalty) إلى دالة الخسارة (Loss Function) في التدريب. هذه العقوبة تُثبِّط معاملات النموذج (weights) وتمنعها من أن تصبح كبيرة جداً. هيا بنا ناخذ مثالا فى الحياة العملية: تخيل أن لديك نموذجًا بسيطًا لتوقع أسعار المنازل بناءً على عدة مميزات مثل مساحة المنزل و عدد الادوار ولون الجدران و غيرها. إذا استخدمت Regularization، سيحاول النموذج تجاهل المميزات غير المهمة (مثل لون الجدران) والتركيز على المميزات الأكثر تأثيرًا (مثل مساحة المنزل). و فائدتها: يقلل من التعقيد (complexity) الزائد للنموذج. يحسن التعميم (Generalization) على بيانات جديدة. يعزز الأداء في حالة وجود ضوضاء أو مميزات غير مهمة. بالتوفيق.

وعليكم السلام ورحمة الله، الضبط أو ال Regularization هو أحد الطرق المستخدمة لحل مشكلة فرط التخصيص أو ال Overfitting، بحيث يقوم بتقليل تأثير معاملات المتغيرات وهذا بدوره سوف يؤدي إلى تقليل نسبة تعقيد النموذج وبعبارة أخرى يمكن أن نصف عمل الضبط كالمقايضة بين الحصول على نموذج جيد مقابل تصغير قيم معاملات المتغيرات وهذه الصورة توضح الفرق: كما أنه يوجد العديد من أنواع الضبط، ومن أشهرها Ridge وLasso، بالإضافة إلى نوع آخر يعتبر دمج بين هذين النوعين السابقين وهو Elastic-net، وسوف نرى كيف يعمل كل نوع على حدة يمكنك الاطلاع أكثر عليهما أكثر من خلال الإجابات التالية:

ال Regularization هو مفهوم في مجال تعلم الآلة يستخدم لتقليل مشكلة overfitting، أي عندما يكون النموذج مدربا بشكل زائد على بيانات التدريب بحيث يصبح أداؤه ضعيفا على البيانات الجديدة، حيث عندما تقوم ببناء نموذج معقد للغاية مثل نموذج ذو عدد كبير من المعاملات أو الشبكات العصبية العميقة، قد يتعلم النموذج التعرف على الضوضاء الموجودة في بيانات التدريب بدلا من الأنماط العامة، و يأتي هنا دور Regularization حيث يساعد في تقليل هذا التعقيد وضمان أن النموذج يركز على الأنماط المهمة فقط.

تمام جدا الف شكراا لحضرتك

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. أولا الخطط الخاصة بالدراسة تختلف من شخص لأخر حسب ظروف وإمكانيات كل شخص . فمثلا هناك أشخاص درس معين سيأخذ منهم ساعه لإنهاءه وأشخاص أخرين سيأخذ معهم نفس الدرس ساعتين وأكثر . لهذا كل شخص طريقة مذاكرته ومدى إستيعابه يختلف من شخص لأخر. ولكن يفضل على الأقل تخصيص ساعة يوميا لدراسة الدورة . ويمكنك متابعة المسارات بالترتيب حيث تم تصميم الدورة بعناية وقل قسم يعتمد على القسم السابق له ويسلمك إلى القسم الذي يليه . لذلك أولا يجب متابعة المسارات بالترتيب وبعد ذلك يمكنك مذاكرة الدرس والتأكد من فهمه و التطبيق مع المدرب حيث التطبيق مفيد جدا ومهم . وإذا ما واجهتك أى مشكلة يمكنك السؤال دائما أسفل الدرس الذي يوجد به إستفسارك وسيقوم المدربون بمساعدتك. ويمكنك قراءة الإجابة التالية لمزيد من التفاصيل:

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. الأفضل من وضع خطة لدراسة الدورة هو إعطاؤك الخطوات الأساسية في دراسة الدورة حيث لا يمكن كتابة خطة دراسية تناسبك بدون الكثير من التفاصيل اليومية بالنسبة لك. ولاحظ أنه لا يفضل التقيد بخطة ثابتة بل يفضل أن تكون خطة مرنة ولذلك يمكنك تحديد و وضع خطة دراسية بنفسك من خلال إتباع الخطوات الموجودة بالتعليقات التالية

الخطة اليومية تحتاج إلى تفاصيل الطالب وحده من يمكن تحديد المواقيت بالضبط ومدتها على حسب احتياجه وظروفه، لكني أنصح دائما بعمل برامج مرنة وليست ثابتة، لأنّ حياتنا اليومية في تغيّر مستمر وإلزام المرء بالالتزام ببنرامج ثابت سيكون مؤرقا له وقد يقوده إلى الفشل واليأس من متابعة الدراسة لذا ما يمكن تقديمه هو نصائح لكيفية المذاكرة الجيدة، وأحسن الطرق لمتابعة الدورة، أما تحديد المواقيت فهذا نتركه لك ولظروفك اليومية فأنت الوحيد القادر على تحديدها، أما عن وقت الدراسة فأنصحك بتقنية بومادورو وهي باختصار أن تقوم بتحديد عدة مهام يومية لإنجازها ثم تبعد عنك أية مشتتات قد تعيقك ثم تبدأ بإنجاز تلك المهام لمدة 25 دقيقة ثم ترتاح لمدة 5 دقائق أخرى وهكذا حتى تنهي جميع المهام أو الدروس، أما ونحن في مجال البرمجة فالتطبيق أمر مهم لذا يجب الاهتمام بالجانب العملي لتطوير ملكاتك البرمجية يمكنك أخذ المزيد من النصائح من هنا:

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته، عند نشر الكود الخاص بك على Kaggle في مسابقات معينة بالتأكيد سيتمكن الآخرين من رؤية الكود الخاص بك، وهذا ينطبق أيضا عليك، حيث يمكنك الاطلاع على أكواد المشاركين الآخرين. لكن يجب أن تكون حذرا بشأن استخدام أكواد الآخرين في المسابقات لذا يفضل عدم نسخ الأكواد مباشرة، لأن ذلك قد يعتبر انتهاكا لقواعد المسابقة. لذا من الأفضل أن تستخدم الأكواد كمصدر إلهام أو للتعلم ولكن عليك تطوير حلولك الخاصة وعلى العموم من المهم دائما احترام حقوق الملكية الفكرية للمشاركين الآخرين.