الأصل السري للذكاء الاصطناعي

Описание: بسم الله الرحمن الرحيم أوكيالسلام عليكم ورحمة الله وبركاته في هذا الموضوع سأتحدث عن شيء مهم جدا أننا يمكن أن نقول أن الرحلة مع ال Artificial Intelligence لم تبدأ من فراغ وإنما بدأت منذ دخول علم الاحصاء حتى الاحصاء التطبيقي، اللي هو Practice Statistics بكل المحيارات والمحيير التي وضعت إذا كانت في الجمعية الأمريكية للإحصاء اللي هي ASA أو الجمعية النفسية اللي هي APA واللي هو اسمها برضو American Association or American Psychological مش Agency ولكن Association ثم بدأنا في البيانات العلية والتي كانت تسمى صدى اعتبر البيانات المبووبة اللي هو Data Driven وممكن نضيف لها Data Theory أو Theory Driven فحيث أن هناك نرى اسمان Data Driven هي عبارة عن بيانات مقومة نحملها ثم تبويبها ومن هنا تنقسم إلى اسمون المدرسة الكلاسيكية اللي هي المدرسة بتاعت التكرار التكراريين والفرquency والمدرسة الأخرى هي المدرسة بتاعت يسموها اللوجستية اللي هي التانية اللي يسموها لا تتذكر الباط ولكن هي لا تعتمد على التاريخ يعني نحن في تحليل البيانات عموما نعتمد على الداتا نفسها مباشرة ولا نلجع للوراء ولكن في حالة هؤلاء الذين خالفوا المدرسة نقول أن هذه البيانات اعتمدت على ال data التاريخ السابق نحن نعتمد النتائج ونعتمد كل البيانات من الحالات السابقة وهذه طبعا مدرسة قائمة بحدها سأقدم هذه المحاضرة إن شاء الله بالتجديد ولكن دعونا نسأل في الطريق هذا تطور فقط فهذه البيانات كانت بالنسبة للبيانات المعروفة لدينا بالموبوبة والوباء وغير المبوبة المبوبة هي نسميها linear عموما بكل أشكالها وتحليلاتها وكذا المدارس التي تبدأ من استخدام السمبولوجي اللي هي تعتمد على واي واحدة نسميه متغير تابع وسيكون هناك متغير ثابت ثم بعد ذلك تعريفا أكثر يكون شيء اسمها supportive وunsupported enforced nonenforced نأتي أسماء عدة لها ثم ذهبنا بعد ذلك إلى والمصورة غير خطية هو الفرق بين الاثنين ليس كبير لأن يأخذ كثيرة ولكن هو الهدف هو الرجوع إلى الخطية حتى في الغير خطية نحاول الرجوع إلى الخطية حيث أن على أساس على ما يعرف بالهايبوتhesis اللي يعرف بالميل اللي هو يعرف بمقدر التغير الصاعد على مقدر التغير السين وهناك أسماء كثيرة لهذا الموضوع وعظمة ما يمكنه مش اختراع ولكن أعظم مقترح في هذا المجال هو عبارة عن الميل هذا الخط المستقيم نسميه ميل العربي وهذا الميل يأتي هنا بأشياء كثيرة يعني ما نرمنه يعتمد نحن في الأول في المعادلة الخطية اللي هي Y equal B0 لأن ما في وهذا تحفظ خانه زائدا مثلا X1 B1 X1 اللي هو متغير ثابت وB1 هو عبارة عن يعني هي بيتا ولكن هذه لمعرفة يعني على عناصر أحتاجها أو بيتا هذه التي أعتمد عليها هي عبارة عن ميل للخط المستقيم زائدا العربي بنقول زائد الجيم ولكن في هذه الحالة جيم لي عبارة عن الstandard error يعني مفية لأن هذه القيمة الناجية من 1B1B1B2B2B1 زائد X1B1 زائد X2B2 زائد X3B3 زائد زائد لحد ما نصل إلى Standard Error وStandard Error هذا يحسب من coefficient اللي هو residuals الموجودة دي يعني فاهمة قيمة B و هناك ضرب طويل وهذه هي البداية وأنا أريد أن أصل لنقاط كثيرة في هذا الموضوع.