هو لما اعمل تنبو لمرض السكر هل معني كده ان النموذج بيتنبا ان الشخص ده ممكن ان يتصيب في المسقبل ام ان الشخص ده فعلاين مصاب دلوقتي ؟

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته.

هذا يعتمد على النوذج الذي قمت بتصميمه . فيمكنك تصميم نموذج للتنبؤ بخصوص إحتمالية إصابة الشخص بمرض السكر مستقبلا وهذا بناء على عوامل كثيرة مثل العمر والعوامل الوراثية وأيضا و مستوى السكر و الوزن و غيرها .

ويمكنك تصميم نموذج لتحديد هل الشخص مصاب بمرض السكر في الوقت الحالي أم لا . بناء على أعراض مرض السكر الذي تظهر عليه أو بناء على التحاليل الخاصة به .

لذلك هذا يعتمد على البيانات والمعايير التي إستخدمتها في تدريب النموذج .

بتاريخ 3 دقائق مضت قال محمد عاطف17:

ويمكنك تصميم نموذج لتحديد هل الشخص مصاب بمرض السكر في الوقت الحالي أم لا . بناء على أعراض مرض السكر الذي تظهر عليه أو بناء على التحاليل الخاصة به .

 

طيب مش كده هيكون تصميف مش تنبوء ؟

اقصد تصنيف 

بتاريخ الآن قال Ail Ahmed:

طيب مش كده هيكون تصميف مش تنبوء ؟

كما وضحت لك هذا بناء على النموذج المصمم . 

تخيل لو أن شخص والديه لديهم مرض السكر و أيضا لديه زيادة كبيرة في الوزن فهذا الشخص من المحتمل بشكل كبير أن يصاب بمرض السكر ولكنه لم يصب حتى الآن بالمرض وهذا التنبؤ من شأنه أن ينقذ هذا الشخص أو نحاول مساعدة قبل أن يصاب بمرض السكر.

أما التصنيف هل هذا الشخص لديه مرض السكر أم لا . فيمكننا تدريب النموذج على التحاليل مثلا لنقوم بعد ذلك بإعطاء التحليل للنموذج ويخبرنا هل الشخص مصاب حاليا أم لا.

فكما وضحت لك هذا بناء على البيانات التي لديك والتي قمت بتدريب النموذج عليها وما تتوقعه من النموذج.

بتاريخ 1 دقيقة مضت قال محمد عاطف17:

كما وضحت لك هذا بناء على النموذج المصمم . 

تخيل لو أن شخص والديه لديهم مرض السكر و أيضا لديه زيادة كبيرة في الوزن فهذا الشخص من المحتمل بشكل كبير أن يصاب بمرض السكر ولكنه لم يصب حتى الآن بالمرض وهذا التنبؤ من شأنه أن ينقذ هذا الشخص أو نحاول مساعدة قبل أن يصاب بمرض السكر.

أما التصنيف هل هذا الشخص لديه مرض السكر أم لا . فيمكننا تدريب النموذج على التحاليل مثلا لنقوم بعد ذلك بإعطاء التحليل للنموذج ويخبرنا هل الشخص مصاب حاليا أم لا.

فكما وضحت لك هذا بناء على البيانات التي لديك والتي قمت بتدريب النموذج عليها وما تتوقعه من النموذج.

تمام جدا يعني البيانات هي التي تلاعب دور اساس في تحديد النموذج سواي كان اتصنيف ام تنبواء 

شكرااا جدا لحضرتك

بتاريخ 4 دقائق مضت قال محمد عاطف17:

أما التصنيف هل هذا الشخص لديه مرض السكر أم لا . فيمكننا تدريب النموذج على التحاليل مثلا لنقوم بعد ذلك بإعطاء التحليل للنموذج ويخبرنا هل الشخص مصاب حاليا أم لا.

 

بس اخر سوال بعد اذن حضرتك

طيب مش البيانات التي تستخدم في التنبو مش هي كمان بتعرف ان الشخص ده مريض بمعني ان البيانات ده عبار عن labeled والا الا عشان اعمل تنبواء الازم البيانات تكون unlabeled  ؟

بتاريخ 16 دقائق مضت قال Ail Ahmed:

تمام جدا يعني البيانات هي التي تلاعب دور اساس في تحديد النموذج سواي كان اتصنيف ام تنبواء 

نعم بالفعل البيانات هي التي لها الدور الأساسي في تحديد عمل النموذج.

بتاريخ 16 دقائق مضت قال Ail Ahmed:

طيب مش البيانات التي تستخدم في التنبو مش هي كمان بتعرف ان الشخص ده مريض بمعني ان البيانات ده عبار عن labeled والا الا عشان اعمل تنبواء الازم البيانات تكون unlabeled  ؟

أعتقد أنك تخلط الأمر بين البيانات التي لديك والتي قام النموذج بالتدرب عليها وبين البيانات الجديدة التي سيحللها النموذج ويحاول التنبؤ بها .

ففي البيانات المصفنة Labeled يمكن أن تحتوي مجموعة بيانات على معلومات مثل عمر الشخص، وزنه، ومستوى السكر في الدم، مع تصنيف يوضح ما إذا كان الشخص مصابًا بالسكري (نعم/لا) وهنا يتعلم النموذج من البيانات المصنفة لتتوقع بالنتائج المستقبلية ،

وممكن أيضا أن تقوم بتدريبه على تصنيف الشخص هل هو حاليا مصاب بمرض السكرى أم لا . عن طريق تدريبه على نتائج تحاليل مثلا لأشخاص وتصنيف الشخص سواء مريض أم لا بناء على تلك التحاليل . وهكذا في البيانات المصفنة Labeled  يمكنك تصميم النموذجين . النموذج الخاص بالتنبؤ والنموذج الذي يقوم بالتصنيف .

أما البيانات الغير مصنفة فسيتوجب عليك إكتشاف النمط من دون أن تعرف هل الشخص هذا مصاب بالسكر أم لا . وهنا النموذج من الصعب أن يتنبأ بمرض الشخص  حاليا أو حتي خطر الإصابة مستقبلا حيث البيانات ال unlabeled   تُستخدم للأنماط أو التقسيمات، وليس للتنبؤ المباشر.

بتاريخ 9 ساعة قال محمد عاطف17:

نعم بالفعل البيانات هي التي لها الدور الأساسي في تحديد عمل النموذج.

أعتقد أنك تخلط الأمر بين البيانات التي لديك والتي قام النموذج بالتدرب عليها وبين البيانات الجديدة التي سيحللها النموذج ويحاول التنبؤ بها .

ففي البيانات المصفنة Labeled يمكن أن تحتوي مجموعة بيانات على معلومات مثل عمر الشخص، وزنه، ومستوى السكر في الدم، مع تصنيف يوضح ما إذا كان الشخص مصابًا بالسكري (نعم/لا) وهنا يتعلم النموذج من البيانات المصنفة لتتوقع بالنتائج المستقبلية ،

وممكن أيضا أن تقوم بتدريبه على تصنيف الشخص هل هو حاليا مصاب بمرض السكرى أم لا . عن طريق تدريبه على نتائج تحاليل مثلا لأشخاص وتصنيف الشخص سواء مريض أم لا بناء على تلك التحاليل . وهكذا في البيانات المصفنة Labeled  يمكنك تصميم النموذجين . النموذج الخاص بالتنبؤ والنموذج الذي يقوم بالتصنيف .

أما البيانات الغير مصنفة فسيتوجب عليك إكتشاف النمط من دون أن تعرف هل الشخص هذا مصاب بالسكر أم لا . وهنا النموذج من الصعب أن يتنبأ بمرض الشخص  حاليا أو حتي خطر الإصابة مستقبلا حيث البيانات ال unlabeled   تُستخدم للأنماط أو التقسيمات، وليس للتنبؤ المباشر.

تمام جدا ,الف شكرااا لحضرتك

جزاك الله كل خير