- 33
- 8 236
Data Joy | بيانات جوي
Saudi Arabia
Приєднався 29 січ 2024
مرحبًا بك في "Bynt Joy"، حيث نكشف أسرار خوارزميات التعلم الاصطناعي! انغمس في عالم التعلم الآلي والتعلم العميق من خلال برامجنا التعليمية الجذابة الخاصة. سواء كنت مبتدئًا حريصًا على فهم الأساسيات أو متحمسًا يتطلع إلى التعمق في المفاهيم المتقدمة، فإن قناتنا هي وجهتك المفضلة للتعلم الشامل.
انضم إلينا أسبوعيًا "كل جمعة" ونحن نقوم بتقسيم الخوارزميات المعقدة إلى تفسيرات سهلة الفهم خطوة بخطوة، مصحوبة برسوم بيانية توضيحية على السبورة البيضاء. بدءًا من فهم الأساسيات وانتهاءً باستكشاف التقنيات المتطورة، فإننا نوفر لك كل ما تحتاجه.
انطلق في رحلتك لإتقان خوارزميات التعلم الاصطناعي مع توجيهات خبرائنا. اشترك الآن وقم بتمكين نفسك بالمعرفة لفتح إمكانات الذكاء الاصطناعي!
انضم إلينا أسبوعيًا "كل جمعة" ونحن نقوم بتقسيم الخوارزميات المعقدة إلى تفسيرات سهلة الفهم خطوة بخطوة، مصحوبة برسوم بيانية توضيحية على السبورة البيضاء. بدءًا من فهم الأساسيات وانتهاءً باستكشاف التقنيات المتطورة، فإننا نوفر لك كل ما تحتاجه.
انطلق في رحلتك لإتقان خوارزميات التعلم الاصطناعي مع توجيهات خبرائنا. اشترك الآن وقم بتمكين نفسك بالمعرفة لفتح إمكانات الذكاء الاصطناعي!
تحليل المكون الرئيسي (تقليل الأبعاد) | PCA Algorithm
"شرح PCA | تعلم التحليل الإحصائي بطريقة بسيطة 🎓"
هل سمعت من قبل عن تحليل المكونات الرئيسية (PCA)؟ 🤔 في هذا الفيديو، نشرح لك مفهوم PCA خطوة بخطوة بطريقة سهلة ومبسطة!
ماذا ستتعلم؟
ما هو PCA ولماذا يُستخدم؟
كيف يساعد في تقليل الأبعاد وتحليل البيانات؟
أمثلة عملية لتوضيح الفكرة 💡.
لمن هذا الفيديو؟
المبتدئين في الإحصاء وتحليل البيانات 📊
الباحثين وطلاب الذكاء الاصطناعي
كل من يريد فهم أدوات التحليل الإحصائي المعقدة بسهولة.
PCA شرح | تعلم Principal Component Analysis خطوة بخطوة
ما هو PCA؟ شرح Principal Component Analysis ببساطة
شرح PCA بالعربي | تحليل البيانات وتقليل الأبعاد
Principal Component Analysis (PCA) شرح مبسط للمبتدئين
PCA شرح | كيف تقلل أبعاد البيانات وتحللها بسهولة
PCA بالعربي | أفضل شرح لـ Principal Component Analysis
تعلم PCA خطوة بخطوة | شرح عملي لتحليل البيانات
شرح PCA | كيف يعمل Principal Component Analysis في الإحصاء؟
PCA شرح تفصيلي | تطبيقات وأمثلة عملية في تحليل البيانات
ما هو تحليل المكونات الرئيسية (PCA)؟ شرح سهل وواضح
===================================
📺 فيديوهات ذات صلة:
ua-cam.com/video/k1_1xx6wEII/v-deo.html
ua-cam.com/video/k1_1xx6wEII/v-deo.html
===================================
🎬 استكشاف قوائم تشغيل إضافية:
ua-cam.com/play/PL5PNVGIVMUJDfXOBuNaDCVYD_DwNiIeSG.html
ua-cam.com/play/PL5PNVGIVMUJD6CxSmNpUk3mJ_ieK-zX-c.html
===================================
#PCA #PCAشرح #PrincipalComponentAnalysis #تحليل_المكونات_الرئيسية #تعلم_الاحصاء #شرحPCA #تحليل_البيانات #PCAبالعربي #تعلمPCA #شرحPCAبالعربي #DataAnalysis #MachineLearning #الذكاء_الاصطناعي #تقليل_الأبعاد #شرح_تحليل_البيانات #تعلم_الإحصاء
هل سمعت من قبل عن تحليل المكونات الرئيسية (PCA)؟ 🤔 في هذا الفيديو، نشرح لك مفهوم PCA خطوة بخطوة بطريقة سهلة ومبسطة!
ماذا ستتعلم؟
ما هو PCA ولماذا يُستخدم؟
كيف يساعد في تقليل الأبعاد وتحليل البيانات؟
أمثلة عملية لتوضيح الفكرة 💡.
لمن هذا الفيديو؟
المبتدئين في الإحصاء وتحليل البيانات 📊
الباحثين وطلاب الذكاء الاصطناعي
كل من يريد فهم أدوات التحليل الإحصائي المعقدة بسهولة.
PCA شرح | تعلم Principal Component Analysis خطوة بخطوة
ما هو PCA؟ شرح Principal Component Analysis ببساطة
شرح PCA بالعربي | تحليل البيانات وتقليل الأبعاد
Principal Component Analysis (PCA) شرح مبسط للمبتدئين
PCA شرح | كيف تقلل أبعاد البيانات وتحللها بسهولة
PCA بالعربي | أفضل شرح لـ Principal Component Analysis
تعلم PCA خطوة بخطوة | شرح عملي لتحليل البيانات
شرح PCA | كيف يعمل Principal Component Analysis في الإحصاء؟
PCA شرح تفصيلي | تطبيقات وأمثلة عملية في تحليل البيانات
ما هو تحليل المكونات الرئيسية (PCA)؟ شرح سهل وواضح
===================================
📺 فيديوهات ذات صلة:
ua-cam.com/video/k1_1xx6wEII/v-deo.html
ua-cam.com/video/k1_1xx6wEII/v-deo.html
===================================
🎬 استكشاف قوائم تشغيل إضافية:
ua-cam.com/play/PL5PNVGIVMUJDfXOBuNaDCVYD_DwNiIeSG.html
ua-cam.com/play/PL5PNVGIVMUJD6CxSmNpUk3mJ_ieK-zX-c.html
===================================
#PCA #PCAشرح #PrincipalComponentAnalysis #تحليل_المكونات_الرئيسية #تعلم_الاحصاء #شرحPCA #تحليل_البيانات #PCAبالعربي #تعلمPCA #شرحPCAبالعربي #DataAnalysis #MachineLearning #الذكاء_الاصطناعي #تقليل_الأبعاد #شرح_تحليل_البيانات #تعلم_الإحصاء
Переглядів: 63
Відео
DBSCAN Clustering Algorithm شرح بالعربي
Переглядів 5821 годину тому
هو خوارزمية قوية للتجميع تعتمد على الكثافة، وتُستخدم لتحديد المجموعات في البيانات التي لها أشكال وكثافات مختلفة. بخلاف التجميع الهرمي أو K-Means، لا يتطلب DBSCAN تحديد عدد المجموعات مسبقًا ويمكنه التعامل بفعالية مع القيم الشاذة. DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 🎯 ستتعلم: كيفية عمل DBSCAN لتحديد المجموعات والنقاط الشاذة. الفرق بين النقاط الأساسية، الحدودية، وا...
Hierarchical Clustering شرح
Переглядів 8621 день тому
التجميع الهرمي (Hierarchical Clustering) هو طريقة لتقسيم البيانات إلى مجموعات (Clusters) بناءً على درجة التشابه بينها، ويتم تمثيل النتائج بشجرة تُسمى "Dendrogram" تُظهر كيفية دمج أو تقسيم المجموعات. ينقسم إلى نوعين: الاندماجي (Agglomerative) الذي يبدأ بجعل كل نقطة مجموعة مستقلة ويتم دمج الأقرب تدريجيًا، والتقسيمي (Divisive) الذي يبدأ بمجموعة واحدة كبيرة يتم تقسيمها تدريجيًا إلى مجموعات أصغر. تُ...
K Mean Clustering | شرح بالعربي
Переглядів 164Місяць тому
في هذا الفيديو، سنتناول واحدة من أشهر خوارزميات التجميع، وهي خوارزمية K-Means. سأشرح لك كيفية عمل هذه الخوارزمية خطوة بخطوة، من اختيار المراكز الأولية إلى توزيع النقاط وحساب المسافات، وصولاً إلى تحديث المراكز لتحقيق الحل الأمثل. كما سنغطي كيفية معرفة متى يجب التوقف عن التكرار والوصول إلى حالة الاستقرار في التجميع. بنهاية الفيديو، ستكون لديك فهم قوي لكيفية استخدام K-Means لتحليل البيانات وتوزيعه...
Unsupervised Learning: Clustering Algorithm | شرح بالعربي
Переглядів 270Місяць тому
هل تساءلت يومًا كيف يمكننا تحليل كميات كبيرة من البيانات المعقدة وتصنيفها إلى مجموعات مفهومة؟ في هذا الفيديو، سنتعرف على مفهوم التجميع (Clustering)، وكيفية استخدامه لاكتشاف الأنماط المخفية في البيانات وتبسيط فهمها. سأشرح لك لماذا يعتبر التجميع تقنية قوية لتحليل البيانات، وكيف يمكن تطبيقه في مجالات متعددة مثل التسويق، تحليل سلوك المستخدمين، وحتى التوصيات الشخصية. سنبدأ بتوضيح مفهوم التجميع، ثم ن...
Gini Index | شرح بالعربي مؤشر جيني
Переглядів 139Місяць тому
ما هو مؤشر جيني Gini Index في علم البيانات؟ 📊 مؤشر جيني هو مقياس لعدم النقاء أو عدم التوازن في مجموعة من البيانات ويُستخدم بشكل كبير في خوارزميات التعلم الآلي، خصوصًا في بناء أشجار القرار. في هذا الفيديو، سنقوم بشرح مفهوم مؤشر جيني بطريقة مبسطة وسهلة الفهم، وسنوضح كيفية حسابه وتفسيره. ستتعلم كيف يُستخدم مؤشر جيني لتحديد أفضل تقسيم للبيانات في أشجار القرار، مما يساعد في تحسين دقة النموذج وتقليل ...
Entropy | شرح الانتروبي بالعربي
Переглядів 282Місяць тому
هل سمعت من قبل عن مفهوم "الإنتروبي" في علم البيانات وتساءلت عن معناه؟ في هذا الفيديو، سنقوم بشرح مفهوم الإنتروبي بطريقة مبسطة وسهلة الفهم. الإنتروبي هو مقياس لعدم اليقين أو الفوضى في مجموعة بيانات. في علم البيانات، يساعدنا الإنتروبي على تقييم جودة المعلومات الموجودة واتخاذ القرارات الصحيحة، خاصة في التطبيقات مثل التعلم الآلي واتخاذ القرارات في بناء النماذج. سنستعرض كيف يتم استخدام الإنتروبي في ...
Normalization vs Standardization: ما الفرق بينهما ومتى نستخدم كل منهما؟
Переглядів 2052 місяці тому
في هذا الفيديو، نناقش الفرق بين Normalization و Standardization وكيفية استخدام كل منهما في تحليل البيانات وتعلم الآلة. هل تساءلت يومًا عن الفرق بين تطبيع البيانات وتوحيدها؟ سنوضح في هذا الفيديو متى يكون من الأفضل استخدام Normalization ومتى يجب عليك استخدام Standardization لتحسين أداء النموذج وتحليل البيانات بشكل أكثر دقة. تابع الشرح مع أمثلة عملية تساعدك على الفهم! 📌 روابط إضافية وموارد: ua-cam...
R-squared (𝑅²) R2 | شرح بالعربي لمفهوم التباين
Переглядів 893 місяці тому
الانحدار لتوضيح مدى قدرة المتغيرات المستقلة على تفسير التباين في المتغيرات التابعة. من خلال مثال بسيط يتضمن أوزان الكلاب، ستفهم كيفية استخدام R-squared لتقييم دقة نموذجك في التنبؤ وكيفية تقليل الأخطاء. تعرف على كيفية حساب R-squared بطريقة سهلة وكيف يمكن أن يعزز الطول أو غيره من المتغيرات المستقلة التنبؤات في النماذج الإحصائية. إذا كنت مهتمًا بتحليل البيانات أو ترغب في فهم المفاهيم الإحصائية بشك...
تقييم نماذج الانحدار | Regression Models Evaluation (MAE, MSE) شرح بالعربي
Переглядів 773 місяці тому
مرحباً بكم في هذا الفيديو الجديد على قناتنا! سنتناول اليوم موضوعاً مهماً لكل مهتم بعلم البيانات والتعلم الآلي، وهو تحليل الانحدار واستخدام أشهر مقاييس الخطأ: متوسط الخطأ المطلق (MAE) و متوسط مربع الخطأ (MSE). إذا كنت تتساءل عن سبب عدم دقة تنبؤات نموذجك كما تتمنى، فأنت في المكان الصحيح. سنقوم بتفصيل الفروق بين MAE و MSE، وكيفية اختيار المقياس الأنسب لتحسين دقة نماذجك التنبؤية. سنبدأ بفهم أساسيات...
شرح بالعربي المنحنى في تعلم الالة | ROC and AUC in machine learning
Переглядів 1153 місяці тому
في هذا الفيديو، سنتناول منحنى ROC و مقياس AUC، وهما من الأدوات الأساسية لتقييم أداء النماذج التصنيفية في تعلم الآلة، خاصة في التصنيف الثنائي. ما هو منحنى ROC؟ منحنى ROC (Receiver Operating Characteristic) هو رسم بياني يوضح العلاقة بين معدل الإيجابيات الكاذبة (False Positive Rate) ومعدل الإيجابيات الحقيقية (True Positive Rate) عبر مستويات مختلفة من عتبة التنبؤ. ما هو مقياس AUC؟ AUC (Area Under t...
Sensitivity and Specificity | الحساسية والنوعية وفهم المقايضة بينهما
Переглядів 993 місяці тому
في هذا الفيديو، نتعمق في مفهومين أساسيين في مشاكل التصنيف: الحساسية (المعروفة أيضًا باسم الاسترجاع أو معدل الإيجابيات الحقيقية) والنوعية (معدل السلبيات الحقيقية). سنتناول كيفية حساب كل منهما باستخدام مصفوفة الارتباك، ونوضح المقايضة بينهما، حيث أنهما غالبًا ما يرتبطان ببعضهما البعض بطريقة معاكسة. ستتعرف أيضًا على كيفية اختيار التوازن المناسب بين الحساسية والنوعية بناءً على احتياجات مشروعك أو نظا...
Confusion Matrix - Multiclassification | شرح بالعربي
Переглядів 2164 місяці тому
في هذا الفيديو، سنتعمق في Multiclass Classification Confusion Matrix، وهي أداة أساسية لتقييم أداء النماذج التصنيفية في تعلم الآلة عندما تكون هناك أكثر من فئة واحدة للتنبؤ بها. يوفر Multiclass Confusion Matrix رؤى قيمة حول أداء النموذج الخاص بك عبر جميع الفئات. ما ستتعلمه: ما هي الـ Multiclass Confusion Matrix؟ فهم البنية الأساسية والعناصر المكونة لمصفوفة الارتباك متعددة الفئات، وكيفية تمثيل الف...
confusion matrix شرح بالعربي | Accuracy, Recall, Precision, & F1
Переглядів 3254 місяці тому
في هذا الفيديو، سنتعمق في Confusion Matrix، وهي أداة أساسية لتقييم أداء النماذج التصنيفية في تعلم الآلة. سواء كنت تعمل على مشكلة تصنيف ثنائية أو متعددة الفئات، توفر Confusion Matrix رؤى قيمة حول مدى أداء النموذج الخاص بك. ما ستتعلمه: ما هي الـ Confusion Matrix؟ فهم البنية الأساسية والعناصر المكونة لمصفوفة الارتباك، بما في ذلك القيم الصحيحة الإيجابية، القيم الخاطئة الإيجابية، القيم الصحيحة السلب...
Cross Validation | شرح بالعربي
Переглядів 3854 місяці тому
في هذا الفيديو، سنشرح ما هو "Cross Validation" وكيفية استخدامه في تحليل البيانات بطريقة مفصلة باللغة العربية. تعلم كيف تستخدم هذه التقنية لضمان دقة نماذج التحليل الإحصائي. Timestamp: 00:00 مقدمة 03:39 K-Fold 05:36 Stratified K-Fold 06:24 Leave One Out 07:43 Leave P out
Support Vector Machine (SVM) | شرح بالعربي
Переглядів 2995 місяців тому
Support Vector Machine (SVM) | شرح بالعربي
شرح بالعربي مع مثال | Gaussian Naive Bayes
Переглядів 2745 місяців тому
شرح بالعربي مع مثال | Gaussian Naive Bayes
K Nearest Neighbors (KNN) Algorithm - Part 2 | شرح بالعربي حساب المسافات
Переглядів 1136 місяців тому
K Nearest Neighbors (KNN) Algorithm - Part 2 | شرح بالعربي حساب المسافات
شرح بالعربي في اقل من 6 دقائق | K Nearest Neighbors (KNN) Algorithm - Part 1
Переглядів 1076 місяців тому
شرح بالعربي في اقل من 6 دقائق | K Nearest Neighbors (KNN) Algorithm - Part 1
Gradient Boosting (Classification) Part 2 | شرح عربي
Переглядів 917 місяців тому
Gradient Boosting (Classification) Part 2 | شرح عربي
Gradient Boosting (Regression) Part 1 | شرح عربي
Переглядів 2197 місяців тому
Gradient Boosting (Regression) Part 1 | شرح عربي
شرح بالعربي الغابة العشوائية | Random Forest
Переглядів 8747 місяців тому
شرح بالعربي الغابة العشوائية | Random Forest
Decision Tree - Regression | شجرة الانحدار
Переглядів 2238 місяців тому
Decision Tree - Regression | شجرة الانحدار
Decision Tree - Classification | شجرة القرارات
Переглядів 1,9 тис.8 місяців тому
Decision Tree - Classification | شجرة القرارات
كيفية تعلم الآلة باستخدام الإنحدار اللوجستي | Machine Learning - Logistic Regression
Переглядів 2168 місяців тому
كيفية تعلم الآلة باستخدام الإنحدار اللوجستي | Machine Learning - Logistic Regression
كيفية تعلم الآلة باستخدام الإنحدار الخطي | Machine Learning - Linear Regression
Переглядів 1329 місяців тому
كيفية تعلم الآلة باستخدام الإنحدار الخطي | Machine Learning - Linear Regression
Bias and Variance Trade-off (Overfitting vs Underfitting) | مفاهيم التحيز والتباين في التعلم الآلي
Переглядів 3149 місяців тому
Bias and Variance Trade-off (Overfitting vs Underfitting) | مفاهيم التحيز والتباين في التعلم الآلي
Supervised, Unsupervised, Semi-supervised, Reinforcement learning | الأنواع المختلفة للتعلم الآلي
Переглядів 1679 місяців тому
Supervised, Unsupervised, Semi-supervised, Reinforcement learning | الأنواع المختلفة للتعلم الآلي
عاشت ايدكم، جزاكم الله خيراً
واياكم يارب ❤️
مبدع
تسلم ياغالي
🤍🤍🤍🤍
Nice
Thanks
الله يعطيك العافية Chatgpt رشح لي هالمقطع 😂👍🏻
الله يعافيك ❤️ الحمد لله، ChatGPT صار مسوّق لي, لو يرشح مقاطعي زي كذا دائمًا اكون شاكر له إذا عندك أي تعليق أو ملاحظة على الفيديو، شاركني فيها كل التوفيق يارب
👏🏽🤍
keep going on your way 👏🏽👏🏽
Thank you, I will
GO GO
شكرا لك
العفو
ما شاء الله تبارك الله استمر
شكرا لدعمك المستمر ❤️
بارك الله فيك
وفيك يا غالي
جميللل
👏👏👏
استمرر💙💙
Perfect
اذا كانت لعملة ورقيه
بمعنى انه كل فئة تعتبر صنف؟ مثال: فئة الخمسة، عشرة، خمسين، والمئة نعم بامكانك تحسبها بنفس الطريقة
GO GO
👍👍
🤍🤍🤍🤍
ممتع
رائع استمر
استمررر🤍🤍
جميييل
💌
شرح رائع و مستوفي
الحمدلله، تسلم ❤️
يعطيك العافية
الله يعافيك
Keep up the excellent work thump up 🎉
Thank you, I will
كثير استفدت من الفيديو شكرا🫶🏽🫶🏽
مبدع
تسلم
🫡❤️
Goooooooddd
الله يعطيك العافية اخي استمر روعة فديوهاتك
الله يعافيك، تسلم
الله يعطيك العافية اخي استمر روعة فديوهاتك
تسلم اخي
مبدع
جميييل
استمرررر
💟
☑
👏
💯