00:00:00
حمرا وناعمه ومدوره وانا حقيقه بحبها جدا
00:00:05
خصوصا لما بتتحط على السلطه اهو اللي حصل
00:00:08
ده بالظبط هو بقى الذكاء
00:00:11
[موسيقى]
00:00:21
الاصطناعي سلام عليكم لو انا عايز اتنبا
00:00:24
بحاجه معينه هتحصل فانا مبدئيا هروح ابص
00:00:26
على الشواهد اللي بتدل عليها بقول انها
00:00:28
احتمال تمطر لو كنا مثلا في فصل الشتاء
00:00:31
وبتاكد اكتر لو كنا في فصل الشتاء وكان
00:00:33
الجو مغيم وبتاكد اكتر واكتر لو لقيت ده
00:00:36
كله ولقيت معاهم رعد وبرق بدا ان هم
00:00:39
يحصلوا وهكذا لازم شواهد تدل على حدوث
00:00:42
الحدث نفسه وكل ما زادت الشواهد كل ما بقى
00:00:45
عندي يقين ان الحدث ده هيحصل وما دام
00:00:48
الشواهد دي بتدل فممكن ان احنا نعمل منها
00:00:50
داله تتنبا باللي هيحصل عظيم جدا تعالى
00:00:53
نرجع للمثال بتاع الطماطم ونشوف ايه اللي
00:00:55
حصل لما قلت لك حمرا في الاول فانت فكرت
00:00:58
في كل الحاجات الحمراء اللي انت ممكن
00:01:00
تعرفها ولما قلت لك ونعمه انت ما بقتش
00:01:02
تفكر في كل الحاجات الحمراء اللي تعرفها
00:01:04
انت بقيت بتفكر في كل الحاجات الحمراء
00:01:07
والنعمه في نفس الوقت وبالتالي الاحتمالات
00:01:09
اللي انت بتفكر فيها قلت ولما جيت وقلت لك
00:01:12
ومدوره الاحتمالات قلت اكتر واكتر وبقيت
00:01:15
مركز فقط مع الحاجات الحمراء والناعمه
00:01:18
والمدوره الا اني جيت وقفلتها لك ضبه
00:01:21
ومفتاح لما قلت لك اني بحبها وهي على
00:01:23
السلطه لان الجمله دي قللت الاحتمالات
00:01:25
بشكل رهيب والقصه تقريبا تقدر تقول انها
00:01:28
اتحسنت اه ممكن ممكن يكون جه في بالك
00:01:30
احتمال ثاني زي الفلفل الاحمر مثلا الا ان
00:01:33
الطماطم كانت احتمالها اعلى لانها مدوره
00:01:36
اكتر وبالتالي كل معلومه جديده قلتها لك
00:01:39
كان لها دور في انها تقلل الخطا في عمليه
00:01:41
التوقع حلو حلو جدا وبالشكل ده انت ممكن
00:01:45
تيجي وبكل بساطه تعمل داله تتنبا بوجود
00:01:48
الطماطم هتقول ان احتماليه ظهور الطماطم
00:01:51
بتساوي مقدار الخطا اللي قل لما عرفت ان
00:01:53
الشيء اللي معايا ده لونه احمر زائد مقدار
00:01:56
الخطا الاقل لما عرفت ان الشيء ده كان
00:01:58
مدور زائد مقدار مقدار الخطا اللي قل لما
00:02:00
عرفت انه ناعم زائد مقدار الخطا اللي قل
00:02:03
لما عرفت انه بيتحط على السلطه وكل واحد
00:02:05
من دول له وزن معين في عمليه التوقع يعني
00:02:08
كلمه حمرا لوحدها على سبيل المثال كان لها
00:02:10
وزن قليل لان في حاجات كتيره جدا حمراء
00:02:13
لكن لما عرفت انها بتتحط على السلطه اكيد
00:02:16
لها وزن كبير لان الحاجات اللي بتتحط على
00:02:18
السلطه مش كتير وبالتالي انت كده بقى معاك
00:02:21
معادله تقدر تتوقع منها احتماليه وجود
00:02:24
الطماطم الا ان المعادله دي فيها مشكله
00:02:26
ضخمه جدا الا وهي انها بتديلك رقم مش
00:02:29
احتماليه قال لك ولا مشكله ولا حاجه اقسم
00:02:31
كل رقم من دول على مجموع الارقام دي
00:02:34
هيعرفك كل رقم من دول بيمثل قد ايه من
00:02:36
الاحتماليه وبالتالي بقى كده معاك
00:02:39
المعادله اللي بتقدر انك تتنبا بيها من
00:02:41
وجود الطماطم كل اللي انت محتاج تعرفه انك
00:02:44
تسال هل الحاجه دي حمراء طلعت حمراء حط
00:02:46
مكان الاحمر واحد ومدوره هتحط مكان المدور
00:02:49
واحد وناعمه هتحط مكان الناعم واحد وبتتحط
00:02:53
على السلطه هتحط مكانه واحد وبالتالي
00:02:55
هيطلع لك ان الناتج 100% عباره عن طماطم
00:02:59
وكل ما غاب باراميتر من دول كل ما قلت
00:03:02
احتماليه ان الحاجه دي تكون طماطم تصدق
00:03:04
بقى او لا تصدق ان هي دي كده ببساطه فكره
00:03:07
الذكاء الا الاصطناعي المشكله الاكبر في
00:03:09
الموضوع انك تفهم الكمبيوتر يقدر يعمل
00:03:12
عمليه دي ازاي خصوصا لو مع حاجه معقده زي
00:03:14
اللغه اللي معروف انها حاجه بتميز البشر
00:03:17
فقط ومن النقطه دي ابتدى التحدي فلو انت
00:03:20
اول مره تتابعني وجاي على عنوان الفيديو
00:03:22
فانا عايزك ما تتخضش من اللي جاي احنا هنا
00:03:24
بنسهر الحاجات الصعبه مش بنهرب منها
00:03:27
بالسطح اما بقى لو انت من جمهورنا القديم
00:03:29
فياما دقت على راس طبول بص يا سيدي احنا
00:03:32
عموما ومن قديم الازل واحنا عندنا نماذج
00:03:35
مشهوره للتنبؤ واي حد اشتغل بحث علمي اكيد
00:03:38
لازم ان هو يكون قابل واحد منهم او قابلهم
00:03:40
هم الاثنين اول نموذج اسمه اللينر ريشن
00:03:43
موديل او نموذج الانحدار الخطي وتاني
00:03:46
نموذج اسمه اللوجيستيك ريجر شن موديل او
00:03:49
نموذج الانحدار اللوجيستي والنموذج دول
00:03:52
تقدر تعتبرهم انهم العرافه اللي بتقرا
00:03:55
الكف ولكن بشكل علمي وقد يبدو من الوهله
00:03:58
الاولى ان الحاجات بقى رخمه ومكلكعه الا
00:04:01
انك هتعرف بعد دقاق بسيطه ان الاسامي خدعه
00:04:05
صاحبي والدنيا ليست كما تبدو وابسط من كده
00:04:07
بكتير يعني تعالى نسمي النموذج الاول ده
00:04:10
بنموذج التنبؤ الخطي والنموذج الثاني
00:04:13
بنموذج التنبؤ الغير خطي لسه الاسامي
00:04:16
بايخه برده ما علينا سميهم محمد احمد تعال
00:04:19
بس نشوف ان الحاجات دي بتعمل ايه الفرق ما
00:04:21
بينهم ان نموذج الانحدار الخطي بيقدر انه
00:04:23
يتنبا بارقام زي مثلا انه يتنبا بطول شخص
00:04:27
معين او عمره او مرتبه او حتى ارباح شركه
00:04:30
معينه ممكن توصل لقد ايه السنه الجايه او
00:04:33
المده اللي هتسيطر بها امبراطوريه معينه
00:04:35
على العالم وبالتالي النموذج ده بيتن
00:04:39
بارقام مطلقه اما بقى في نموذج الانحدار
00:04:42
اللوجستي فده نموذج بتستخدمه في الغالب
00:04:45
عشان التصنيف اه ممكن تستخدمه في التنبؤ
00:04:48
بارقام عادي جدا زي الانحدار الخطي الا ان
00:04:50
الهدف منه الرئيسي بيكون في عمليه التصنيف
00:04:53
على سبيل المثال عايز اعرف مثلا الحاجه
00:04:55
اللي كانت معايا كانت طماطم ولا مش طماطم
00:04:57
او اعرف مثلا شخص معين هيت بال السرطان
00:05:00
ولا مش هيتصفي او شخص تاني بريء ولا متهم
00:05:03
او اي حاجه ثانيه عموما عاوز ان انا
00:05:05
اصنفها فتعال بقى انا وانت عشان نشوف
00:05:08
السحر ده بيحصل ازاي تعال نفترض ان متوسط
00:05:11
المرتبات في المجتمع المصري وفقا لشات ج
00:05:14
بي تي اللي انا جاي اتكلم عنه كان تقريبا
00:05:16
في حدود ال 200 دولار في الشهر وانا جبت
00:05:18
لك شخص من المجتمع ده اسمه محمد عبد
00:05:20
السميع وقلت لك تعرف تقول لي مرتبه كام
00:05:22
هتقول لي لا طبعا هو انا هنجم المتوسط ما
00:05:25
اقدرش اعرف منه قيمه اي فرد من افراد
00:05:28
المجتمع لان في افراد كتير جدا بتقبض اكتر
00:05:30
من المتوسط ده وفي افراد كتير جدا بتقبض
00:05:33
اقل منه ده المتوسط بذات نفسه ف قيمه ممكن
00:05:36
ما يكونش حد بياخده في المجتمع اصلا بس
00:05:39
احنا ممكن نتحايل على الموضوع ده ونطرح
00:05:42
بعض الاسئله اللي تعرفنا شويه حاجات عن
00:05:44
محمد عبد السميع زي مثلا عمره قد ايه
00:05:47
وشغال فين وعنده كم سنه خبره لانك عارف
00:05:50
ومتاكد في قراره نفسك ان الاسئله اللي انت
00:05:52
سالتها دي اكيد لها علاقه بالمرتب اهو دور
00:05:55
الانحدار الخطي انه يعرف هل العلاقه دي
00:05:58
فعلا موجوده ولو موجوده هل هقدر استفيد
00:06:01
منها ان اعرف قيمه مرتب اي فرد في المجتمع
00:06:04
وهو ده اللي بيعمله الانحدار الخطي بمنتهى
00:06:07
البساطه كل اللي هيحصل انك هتجيب عينه
00:06:10
عشوائيه من الافراد اللي موجودين في
00:06:12
المجتمع المصري وتسالهم عن مرتباتهم
00:06:14
وتسالهم كمان عن الحاجات اللي انت معتقد
00:06:17
ان لها علاقه بالمرتب زي العمر مثلا وتبدا
00:06:20
تدرب الكمبيوتر على الداتا اللي انت
00:06:22
جمعتها دي بحيث انه بعد كده بمجرد ما يعرف
00:06:26
عمر الشخص يقدر انه يستنتج مرتبه الكلام
00:06:29
ده بقى بيحصل ازاي بص يا سيدي الكمبيوتر
00:06:33
مبدئيا بيفترقو جود علاقه ما بين عمر
00:06:36
الشخص وما بين مرتبه
00:06:39
وبيفتكر ما بتضربه في عمر الشخص بيديك
00:06:42
المرتب اللي هو بيقبض وعشان هو مش عارف
00:06:44
الرقم ده قيمته كام فبيض مبدئيا ان قيمته
00:06:48
صفر وطبعا لما هيجي ويضرب كل الاعمار في
00:06:50
صفار هيديك صفار وبالتالي الخطا اللي طالع
00:06:53
في توقع كل مرتب عباره عن قيمه المرتب
00:06:56
نفسه لان قيمه المرتب ناقص صفر هتساوي
00:06:59
قيمه المرتب او يعني نسبه خطا 100% فيبدا
00:07:03
انه يغير في الرقم اللي بيتضرب في العمر
00:07:06
ويرجع يحسب الخطا من جديد لانه بيقل يقول
00:07:09
لك تمام ويزود الرقم اكتر واكت ويرجع يحسب
00:07:12
الرقم من جديد لانه بيقل يرجع يزوده ثاني
00:07:16
وهكذا وكل مره بيزود حته اصغر في الرقم
00:07:19
اللي بيضربه في العمر لحد ما يوصل للرقم
00:07:22
اللي بيحقق له اقل خطا في توقع المرتب طب
00:07:25
والكمبيوتر بقى بيعرف منين ان الخطا ده هو
00:07:28
اقل خطا بسيطه جدا الكمبيوتر بيكتشف
00:07:31
الكلام ده لما بيلاحظ انه لما بيزود اكت
00:07:34
في الرقم الخطا بيرجع يزيد من جديد
00:07:36
وبالتالي الرقم اللي قبل ده كان هو الادق
00:07:39
عرفت الرقم كده خلاص كده انا عرفت
00:07:41
المعادله اللي اقدر اتوقع منها مرتب اي
00:07:44
شخص بمجرد ماعرف عمره واه طبعا بيبقى في
00:07:46
نسبه خطا في التوقع الا ان نسبه الخطا
00:07:49
بتكون قليله جدا بالمقارنه باني اطخ
00:07:51
المتوسط وخلاص وعمليه تدريب الكمبيوتر على
00:07:54
الداتا دي بيسموها ترينين لان الكمبيوتر
00:07:57
بيطلع الرقم اللي هيقلل الخطا ب بناء على
00:08:00
الداتا اللي انا اديتها له ودرب عليها
00:08:02
واحد طبعا هيقول لي انت اكيد بتهرج واحد
00:08:05
زي نجيب سويراس مثلا هقدر اتوقع ازاي
00:08:07
مرتبه من المعادله دي المعادله دي اكيد
00:08:09
معادله الغلابه هقول لك لا طبعا ده انت
00:08:12
تقدر تتوقع مرتب اي شخص عايز تتوقع مرتب
00:08:15
واحد زي نجيب سورس مثلا ممكن تسال الافراد
00:08:18
اللي موجودين في العينه عندهم طيارات ولا
00:08:20
لا وضف المعادله اللي طلعناها باراميتر
00:08:22
جديد وليكن عدد الطيارات واضربه في مليون
00:08:25
ساعتها المعادله اللي معاك هتتوقع مرتب اي
00:08:27
شخص بما فيهم نجيب سو فيس وطبعا انا
00:08:30
افترضت ان الرقم اللي هتضربه في عدد
00:08:32
التيارات هيكون بمليون ده حاجه كده
00:08:34
اعتباطيه لكن الرقم ده هيطلع زي ما طلعت
00:08:38
الرقم اللي بتضربه في العمر من الداتا
00:08:40
اللي انت اخدتها وتبدا انك تدرب الكمبيوتر
00:08:42
عليها بحيث انه يطلع لك الرقم الدقيق اللي
00:08:44
هتضربه في عدد التيارات فيديك الراتب
00:08:47
وبالتالي لو عايز نتائج ادق زود باراميتر
00:08:50
اكتر يعني مثلا المرتب ممكن يكون بيساوي
00:08:53
رقم معين في العمر زائد رقم معين في سنين
00:08:56
الخبره زائد رقم معين في عدد السفريات
00:08:59
اللي اللي بيطلعها الشخص زائد رقم معين في
00:09:01
عدد العربيات اللي بيمتلك وكل اللي هتعمله
00:09:04
انك هتدي الداتا دي كلها للكمبيوتر
00:09:06
والكمبيوتر زي ما وضحت لك هيبدا يحسب
00:09:09
الارقام اللي تقدر تتوقع الحاجه اللي انت
00:09:11
عايزها عن طريق انه بيختار الارقام اللي
00:09:14
بتحقق معاه اقل خطا وشايف بقى المعادله
00:09:17
الطويله الجميله دي كلها اهي المعادله دي
00:09:20
واللي حصل ده كله بيمثل خليه عصبيه واحده
00:09:25
جوه منظومه الذكاء الاصطناعي خليه دورها
00:09:28
الوحيد ان هتتوقع المرتب بتاع الشخص
00:09:31
والمتغيرات اللي معانا جوه المعادله دي
00:09:33
اللي هي العمر وسنين الخبره والرحلات وعدد
00:09:36
العربيات هي دي بقى اللي بتمثل الداتا
00:09:39
اللي بتدخل للخليه العصبيه والارقام اللي
00:09:42
النموذج طلعها بيسموها الويتس او الاوزان
00:09:45
ودي بتمثل الروابط او الكونكشن اللي بتربط
00:09:48
الداتا اللي مدخلها بالخليه العصبيه او
00:09:51
النيورونتين
00:09:52
سموها بالاوزان لان زي ما وضحت لك في
00:09:55
المثال بتاع الطماطم انها بتوريك مدى
00:09:57
مساهمه او وزن كل باراميتر في توقع المرتب
00:10:01
العربيات مثلا زي ما هو باين بتساهم بشكل
00:10:03
ضخم كل عربيه واحده بتزود في المرتب 1000
00:10:07
واحده عشان كده بنقول ان وزنها كبير في
00:10:10
حين ان العمر مثلا مساهمته في توقع المرتب
00:10:12
بتكون قليله عشان كده بنقول ان وزنه قليل
00:10:15
وكل القصه اللي قلناها دي زي ما قلت لك
00:10:17
بتحصل جوه خليه واحده من خلايا الذكاء
00:10:20
الاصطناعي وبالتالي لو عايز اتوقع حاجات
00:10:22
اكت هزود خلايا اكتر عايز اتوقع حاجه
00:10:25
ثانيه مثلا زي تقدير الكليه ما فيش مشكله
00:10:27
زود المتغيرات اللي انت هدخلها شويه ضيف
00:10:30
عليهم مثلا عدد ساعه المذاكره او عدد مرات
00:10:33
حضور المحاضرات بس ساعتها الخليه اللي
00:10:35
هتتوقع المرتب هيدخل فيها كمان عدد ساعات
00:10:38
المذاكره وعدد ساعات المحاضرات والمعادله
00:10:41
اللي هتتوقع التقدير الكلي لازم يدخل فيها
00:10:43
العمر والخبره والرحلات وعدد العربيات
00:10:46
والعينه اللي هتمرن الكمبيوتر عليها مش بس
00:10:49
لازم تكون عارف مرتباتهم ده انت كمان لازم
00:10:51
تكون عارف التقدير بتاعهم عشان احنا
00:10:53
عايزين ندرب الكمبيوتر عشان يقدر انه
00:10:55
يتوقع الحاجات دي ونفس الكلام اللي حكينا
00:10:58
فيه من الاول هيتعاد من جديد بحذافيره
00:11:01
الكمبيوتر هيعترض كل المتغيرات دي بصفار
00:11:05
ويبدا انه يحسب الخطا في التوقع على حسب
00:11:07
الداتا اللي انا مديه له او اللي هو
00:11:08
شايفها لقى الخطا كبير يغير في الارقام
00:11:12
لحد ما يوصل للارقام اللي بتحقق له اقل
00:11:15
خطا في التوقع واللي من خلالها هيقدر انه
00:11:17
يتوقع المرتب والتقدير لاي شخص موجود في
00:11:20
العالم مش بس في الداتا اللي انا مديها له
00:11:23
وعايز اقول لك ان العمليه دي رغم انها في
00:11:25
منتهى البساطه زي ما انت شايف جمع وطرح
00:11:27
وضرب وقسمه الا من المستحيل ان حد يعمل
00:11:30
الكلام ده بشكل يدوي وفي تكنيك معين اسمه
00:11:33
الجريدان ديسنت الكمبيوتر بيعمله عشان
00:11:36
يقدر يوصل بيه للارقام دي بدقه ويا ريت
00:11:38
تعرفوني في الكومنتات لو انتم حابين
00:11:40
تفهموا اكت عن التكنيك ده المهم يا سيدي
00:11:43
لو خدت بالك او لاحظت هتلاقي ان اوزان نفس
00:11:46
المدخل او المتغير مختلفه في المعادلتين
00:11:48
عدد العربيات مثلا بيساهم بشكل كبير جدا
00:11:51
في حساب الراتب الا ان مساهمته في حساب
00:11:53
التقدير بتكون قليله عشان كده وزن
00:11:56
المدخلات نفسها بيتغير ما بين خليه عصبيه
00:11:59
ثانيه طب لو عايز تتوقع حاجات اكت زود
00:12:02
خلايا عصبيه اكتر والمدخلات الجديده هتكون
00:12:05
اكت وخلي الكمبيوتر يرجع يلعب نفس اللعبه
00:12:08
وهتلاقي ان الموديل بدا ان هو يكبر معاك
00:12:10
وبقى موجود خلايا عصبيه بتتوقع داتا ثانيه
00:12:13
اكتر زي الامراض المحتمله ومستوى اللياقه
00:12:16
والطول وعدد الاولاد واي حاجه ممكن تخطر
00:12:19
في بالك ما دام معاك داتا تقدر انك تدرب
00:12:22
الكمبيوتر عليها خلاص القصه اتحلت الجميل
00:12:25
بقى ان حتى الداتا اللي انت توقعتها دي هي
00:12:28
كمان تعتبر داتا جديده تقدر تتوقع منها
00:12:30
حاجات ثانيه الله الله الله الله الله
00:12:32
ازاي الكلام ده عادي جدا زود طبقه جديده
00:12:36
من طبقات الذكاء الاصطناعي لحاجات ممكن
00:12:38
تتوقعها من الداتا اللي انت اساسا متوقعها
00:12:42
وكل ما تعوز تتوقع حاجات اكتر ما فيش
00:12:44
مشكله زود طبقات اكتر لحد ما توصل للطبقه
00:12:48
النهائيه اللي بتطلع لك المخرجات اللي انت
00:12:50
عايزها واللي انت مصمم على اساسها الموديل
00:12:53
من البدايه وعشان كده الموديل بالكامل
00:12:56
بيبقى اشبه بالشبكه العصبيه اللي موجوده
00:12:58
في المخ الشبكه دي بيدخل لها بيانات فتبدا
00:13:01
انها تعمل حسابات بناء على الاوزان اللي
00:13:03
طلعت لها من الداتا اللي ادربت عليها عشان
00:13:06
تطلع لك بالنتائج اللي انت عايزها والجميل
00:13:09
بقى ان النتائج دي مش متخزنه على ذاكره
00:13:12
الكمبيوتر الكمبيوتر نفسه ما عندوش جوه
00:13:14
واحد اسمه محمد عبد السميع عارف مرتبه ولا
00:13:17
عارف تقديره انت بس بتيجي وتدخل بعض
00:13:19
بياناته فالكمبيوتر بيعمل حساباته وبيطلع
00:13:22
لك كل الداتا اللي متوقعها عنه الكمبيوتر
00:13:25
مش مخزن المعلومه ده بيحسبها وبرغم ان
00:13:28
الموديل ده هايل لانه لينير او خطي الا ان
00:13:30
استخداماته محدوده والاسئله اللي بيقدر
00:13:33
يجاوب عليها قليله ليه بقى ها ليه لانه
00:13:36
برده لينار او خطي الميزه اللي بتميزه هي
00:13:40
نفسها العيب اللي هيعي الموديل ده كده
00:13:42
بيقول لي ان كل سنه زياده في العمر بتديني
00:13:45
300 وحده زياده في المرتب يعني معدل ثابت
00:13:48
في الزياده وكل وحده زياده في المرتب
00:13:50
هيديني نسبه زياده ثابته في الحاجه اللي
00:13:52
هيتوقع في الطبقه اللي بعد كده والرتم
00:13:55
الثابت ده رغم انه جميل جدا في الحسابات
00:13:57
الا ان مش ده اللي بيحصل على ارض الواقع
00:13:59
في ترقيه مثلا بتاخدها فتعمل لك قفزه
00:14:02
كبيره مثلا في المرتب وفي ترقيه لا وفي
00:14:04
ترقيه بتحصل بعد ثلاث سنين وترقيه بتحصل
00:14:06
بعد سنه فالحياه الطبيعيه ما فيهاش رتم
00:14:09
ثابت ده بخلاف انك لما بتيجي وبتطلع معاش
00:14:11
مثلا فالدال بتاعك بيرجع يقل ما بيزيدش
00:14:14
على المدى ففكر الريتم الثابت دي فكره
00:14:16
نادره الحدوث على ارض الواقع ثاني مشكله
00:14:19
بيسببها الريتم الثابت ده او اللينر تي
00:14:22
انه بيخلي كل الطبقات اللي في النص دي
00:14:24
ببساطه مالهاش لازمه واقدر اني اختصرها
00:14:27
كلها في طبقه واحده لان لو الطبقه الاولى
00:14:29
مثلا كانت بتقول ان المرتب بيساوي 300 في
00:14:32
العمر والطبقه الثانيه كانت بتقول ان عدد
00:14:34
الابناء بيساوي واحد من ال000 من المرتب
00:14:37
فانت بكل بساطه ممكن انك تلغي الطبقه
00:14:39
الثانيه وتقول ان عدد الابناء بيساوي 3
00:14:42
على 10 من العمر وتفكك بقى تماما من
00:14:45
الطبقه اللي في النص ما احنا مش هنقعد
00:14:47
نعبي طبقات في الفاضي ما هيش بطانيه
00:14:49
وبالتالي كده انا خسرت كل الحاجات الجديده
00:14:52
اللي ممكن الموديل يتعلمها في النص يعني
00:14:54
الكمبيوتر بدل ما كان فاهم ان سنين الخبره
00:14:56
الكتير بتخلي المرتب كبير والمرتب الكبير
00:15:00
بيخلي الشخص يخلف ولاد كتير هو كده شايف
00:15:02
ان سنين الخبره الكتير بتخلي الشخص يخلف
00:15:05
ولاد كتير رغم ان العلاقه ما بينهم على
00:15:07
ارض الواقع ممكن ما تكونش حقيقيه وبالتالي
00:15:10
اللينيت بتخلي الموديل بتاع الذكاء
00:15:12
الاصطناعي بيتعامل مع كل طبقه زي الطبقه
00:15:14
اللي قبلها بنفس الادوات يعني لو افترضت
00:15:17
ان الذكاء الاصطناعي ده كان نجار مثلا
00:15:19
فالل نارت معناها ان كل الادوات اللي
00:15:21
موجوده مع النجار ده عباره عن شواكيش ما
00:15:24
فيش منشار ولا مسمار ولا اي حاجه ثانيه كل
00:15:27
الادوات اللي معاه ع ار عن شواكيش او يعني
00:15:30
كلها بتعمل نفس الوظيفه ثالث مشكله
00:15:32
بتقابلك مع الل نارتي انك مش هتقدر
00:15:35
تستخدمه في التصنيف لان صحيح ممكن اني
00:15:37
استنتج منه المرتب كقيمه الا اني ما اقدرش
00:15:40
اعرف القيمه دي كبيره ولا صغيره وممكن
00:15:43
اعرف منه درجه الحراره لكن ما اقدرش اعرف
00:15:45
ده كده سخن ولا بارد اه ما عرفت القيم
00:15:48
المطلقه حاجه مهمه جدا الا ان اهميتها اقل
00:15:51
بكتير جدا من التصنيف انت لما بتروح
00:15:54
لدكتور مثلا وبتقول له يا دكتور انا تعبان
00:15:56
فنادرا لو سالك وقال لك انت عندك كم سنه
00:15:59
وكحيت كم كحه ورجعت كم لتر وسخنت كم درجه
00:16:03
حراره هو في الغالب بيسال عشان يصنف لما
00:16:06
بيعرف انك سخن مثلا ويسالك انت عمرك قد
00:16:09
ايه فده بيبقى الهدف الاساسي منه انه صنفك
00:16:11
لو لقاك عندك 20 سنه مثلا فده بيقلل معاه
00:16:14
احتماليه انك تكون بتسنن وبيزود قصادها
00:16:17
احتماليه لحاجه ثانيه الانسان ممكن يكون
00:16:20
بيرجع مثلا عشان حامل او عشان اكل حاجه مش
00:16:22
نضيفه وبالتالي عمليه التصنيف دي عمليه
00:16:25
مهمه جدا وهي دي الطريقه اللي بيشتغل بيها
00:16:28
المخ بتاعنا فكك بقى من اي حد يقول لك ما
00:16:30
تبقاش جادجمنتال انت مخك جادجمنتال بيصنعه
00:16:34
عمال
00:16:35
بيصنع الكلام ده ان كل خليه من خلايا
00:16:39
الذكاء الاصطناعي من الافضل انها تعبر عن
00:16:42
احتماليه حدوث حاجه معينه اكت من قيمتها
00:16:45
المطلقه يعني الخليه بدل ما تيجي وتعبر عن
00:16:48
قيمه المرتب تعبر لك عن احتماليه ان
00:16:50
المرتب ده يكون عالي او يكون قليل او تعبر
00:16:53
عن احتماليه ان الطالب يكون ناجح او راسب
00:16:56
او احتماليه ان الشخص يكون طويل او قصير
00:16:59
كل خليه عصبيه هتعبر عن احتماليه حاجه
00:17:02
معينه من عدمها وهنا ياتي السؤال الاهم
00:17:06
ازاي انا هقدر اتخلص من اللينر تي دي
00:17:09
وازاي هقدر احولها لاحتمال بص هو الموضوع
00:17:12
حقيقي بسيط جدا عارف انت المعادله اللي
00:17:15
كانت بتتن بالمرتب دي هتدخلها كلها كده
00:17:18
على بعضها زي ما هي جوه داله ثانيه
00:17:21
بيسموها الاكتيفيشن فانكشن واللي من
00:17:23
اشهرهم داله بيسموها السجم فانكشن طبعا
00:17:27
انت سمعت السجم فانكشن والداله الاساسيه
00:17:29
وشفت اويلر نمبر
00:17:32
والاكسبرس الفيديو بس انا عايزك تديني
00:17:35
فرصه بس وما تتسرعش اهد بس اهد الداله دي
00:17:38
والهيصه دي كلها كل وظيفتها انك بتدي لها
00:17:41
المعادله بتاعه التنبؤ بتطلع لك ناتج
00:17:43
قيمته بتتراوح ما بين الصفر والواحد او
00:17:47
يعني ما بين ال 0% لل 100% لان الداله دي
00:17:50
زي ما قلت لك هتعبر عن احتماليه والداله
00:17:53
دي بقى اهم ما يميزها انها بتستخدم في
00:17:55
التصنيف اقل من النص الاحتماليه اللي تحت
00:17:58
هي اللي بتتحقق واعلى من النص الاحتماليه
00:18:00
اللي فوق هي اللي بتتحقق وده طبعا باختصار
00:18:03
وبدون الدخول في اي تفاصيل بس لو بتحب
00:18:06
التفاصيل ما فيش مشكله في حلقه ثانيه
00:18:09
هنعملها هتلاقيها موجوده على القناه بعد
00:18:11
الحلقه دي مباشره هتلاقيني بشرح فيها
00:18:14
سيجمو فانكشن دي بالتفصيل الممل وهتقدر
00:18:17
انك تشوفها لو كنت واحد من المنتسبين
00:18:19
للقناه او واحد من اللي بيدعم ونا على
00:18:22
الباتريون وبالتالي حسب الكلام اللي احنا
00:18:24
قلناه وحسب المشاكل اللي احنا قعدنا نعدد
00:18:26
فيها فالدال دي جايه كده عشان تحقق لنا
00:18:28
احلامنا والشبكه العصبيه مش هتشتغل كلها
00:18:32
بنفس الطريقه في خلايا جوه الشبكه العصبيه
00:18:34
هتكون نشطه وخلايا ثانيه مش هتكون ناشطه
00:18:37
على حسب الاحتماليه زي ما الخلايا العصبيه
00:18:39
في مخك بتنشط بالظبط على سبيل المثال احنا
00:18:42
جبنا واحد اسمه محمد عبد السميع وعايزين
00:18:44
نعرف محمد عبد السميح ده بيشتغل ايه وبفرض
00:18:47
طبعا ان احنا خلاص دربنا الموديل بتاعنا
00:18:49
فاحنا كل اللي هنعمله اننا هندخل
00:18:51
الكمبيوتر الداتا بتاعه محمد عبد السميع
00:18:54
وبعد الداتا ما تدخل هتبدا الجمو فانكشن
00:18:56
تحسب الاحتماليه جوه كل خليه عصبيه وتعالى
00:18:59
نفترض ان في الطبقه الاولى لقينا الخليه
00:19:01
بتاعه توقع المرتب بتقول ان احتماليه
00:19:04
الدخل بتاع محمد يكون كبير كانت عاليه
00:19:06
ولقينا كمان ان احتماليه ان التقدير بتاعه
00:19:09
يكون كويس في الطبقه الاولى كانت كبيره
00:19:11
فكده معانا خليه الدخل والتقدير في الطبقه
00:19:14
الاولى ينشطوا وبفرض ان خليه الدخل هتسمع
00:19:17
في الطبقه الثانيه انها هتزود احتماليه ان
00:19:20
محمد ده ممكن يكون شغال فوت بلوجر مثلا او
00:19:22
مهندس ذكاء اصطناعي لان الكمبيوتر شايف ان
00:19:25
الدخل بتاع الوظيفتين دول بيبقى عالي فكده
00:19:27
انا معايا احتمال من اثنين يا محمد ده فوت
00:19:30
بلوجر يا مهندس ذكاء اصطناعي لكن لو انت
00:19:33
لسه فاكر فخليه التقدير العالي في الطبقه
00:19:36
الاولى هي كمان كانت نشطه والخليه دي في
00:19:38
الطبقه الثانيه بتزود احتماليه ان محمد ده
00:19:41
مهندس ذكاء اصطناعي لان زي ما قلت لك
00:19:44
التقدير بتاعه كان عالي وفي نفس الوقت
00:19:46
وزنها بيقلل من احتماليه انه فوت بلوجر
00:19:49
وبالتالي الكمبيوتر هيبص على الطبقه
00:19:51
الثانيه هيلاقي ان الخليه بتاعه الذكاء
00:19:53
الاصطناعي هي اللي نشطه وبالتالي الاحتمال
00:19:55
الاكبر ان محمد ده مهندس ذكاء اصطناعي مش
00:19:58
بلوجر وبالتالي كده كل طبقه من طبقات
00:20:00
الموديل بتعرفنا معلومه جديده بتغير من
00:20:03
الاحتمالات في الطبقه اللي بعدها تزود في
00:20:06
الاحتمالات جوه خلايا معينه وتقلل من
00:20:08
الاحتمالات في خلايا ثانيه واللي بعدها
00:20:10
تغير في اللي بعدها وهكذا لحد ما في
00:20:13
النهايه نوصل لاعلى احتماليه وعشان كده كل
00:20:16
طبقه من طبقات الموديل بتقدر انها تعرفك
00:20:18
معلومه جديده وما اقدرش استغنى عنها مش زي
00:20:21
التوقع الخطي ولنفس السبب ده فالتعلم جوه
00:20:24
الموديل ده بيسمى بالتعلم العميق او الديب
00:20:28
ليرنينج وده بالضبط اللي حصل في المثال
00:20:30
بتاع الطماطم عشان كده حاجه زي شجي بي تي
00:20:33
مثلا بتقدر انها تشخص الامراض بصوره كويسه
00:20:35
بمجرد ما تدي له الداتا لان شج بي تي قبل
00:20:38
ما يقول لك التشخيص شاف قبل كده ملايين
00:20:41
الداتا اللي زي بتاعتك وقدر انه يربط ما
00:20:43
بينها ويعمل ما بينها علاقات وبمجرد ما
00:20:46
بتدي له الداتا بتاعتك بيبدا ان هو يصنف
00:20:48
وينقي ويستبعد لحد ما يقول لك اقرب تشخيص
00:20:51
للحاله بتاعتك الا ان عبقريه شاجي بي تي
00:20:54
مش بس جايه من الديب ليرن لان حاجات زي
00:20:57
اللي قلت لك عليها دي كنا بنعملها برده من
00:20:59
مده انا مثلا في رساله الماجستير
00:21:01
والدكتوراه بتوعي كنت بقدر اتنبا بمدى
00:21:03
استجابه مريض السرطان للعلاج الكيماوي قبل
00:21:06
حتى ما ياخد العلاج الكيماوي عن طريق اني
00:21:09
كنت بشوف جين معين بيتم التعبير عنه
00:21:11
بمقدار قد ايه كمان كنت بقدر اعرف
00:21:13
احتماليه اصابه الاطفال بسرطان الدم بمجرد
00:21:17
ما كنت اشوف شكل مختلف لجين معين فالحاجات
00:21:20
دي برده تقدر انك تعتبرها انها موجوده من
00:21:22
مده الا ان قمه عبقريه شاج بيتي انه بيفهم
00:21:26
الكلام ومش بس بيفهمك كلام ده بيفهم
00:21:29
السياق وبيرد عليك بكلام مفيد وله سياق مش
00:21:33
بس ارقام ودي طبعا عمليه غايه في الصعوبه
00:21:37
يعني لما بتيجي وتقول انت زكي يا محمد
00:21:39
فالكمبيوتر بيبقى فاهم يعني ايه انت ويعني
00:21:41
ايه زكي ويعني ايه يا محمد ولو جيت قلت
00:21:44
انت زكي يا محمد اديك عورت نفسك
00:21:46
فالكمبيوتر بيفهم ان محمد ساعتها مش زكي
00:21:49
ولا حاجه وفي الغالب عمل تصرف غبي خلاه
00:21:52
يعور نفسه وده كله في الوقت اللي
00:21:54
الكمبيوتر فيه ما بيفهمش غير ارقام فقط
00:21:56
فايه بقى اللي بيحصل جوه الكمبيوتر
00:21:58
كمبيوتر بيقدر انه يفهم الكلام ازاي هذا
00:22:01
ما سنعرفه ولكن في الحلقه القادمه وطبعا
00:22:05
اوعدك انها يعني مش هتاخر ما تقلقش لكن
00:22:08
المهم دلوقتي انك تعمل لايك وشير وكومنت
00:22:11
تشترك في القناه وتفعل اشاره الجرس عشان
00:22:14
تعرف اول ما الحلقه الجديده تنزل وبالمره
00:22:17
ببص على حلقه السميد عشان دي من التفاصيل
00:22:19
المهمه اللي لازم تعرفها لو ناي تتخصص في
00:22:22
الماشين
00:22:24
ليرن سلام
