AI Eagles

phase 1 احنا خلاص هنبدا
الجروب الجديد
‎يوم السبت 16/7/2022
‎مع أجازة اخر السنة
E-tech ومكانا في شركة
‎عنوان الشركة : شبين الكوم - أمام نادى الغزل - بجوار ستوديو محمود
https://www.facebook.com/e.tech.egypt/

للحجز :
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfQsWERSQeech3Ia8lRdglNtCUD64GtXqjp0yJ4UB5ro5_HKw/viewform?usp=pp_url

أهلا بيك 😍😍
نكمل كلامنا عن استخدامات Unsupervised Learning
أتكلمنا عن Dimensionality Reduction
ودلوقتي هنتكلم عن Clustering
✅✅ 2. Clustering
او التجميع , وده جزء مهم جدا بيستخدم ان احنا نعمل تجميع لجروب من الداتا متشابه مع بعضه في الخواص features , لاحظ ان كل جروب من دول ملوش اسم لان الداتا اصلا مش labeled وده مش Classification
اللي بيحصل ان احنا مجرد بنعمل جروب ونحط فيه مجموعة الداتا اللي شبه بعض ونسميه جروب 1 مثلا وهكذا

✅ طيب بنستفيد ايه من الكلام ده 🤓🤓
ابسطهم ان احنا نوفر ونقلل المجهود والوقت في عملية labeling
تخيل معايا ان عندي داتا كبيرة وعملتلها Clustering في 5 مجموعات
كل مجموعة من دول مشتركين في الخواص وشبه بعض بس انا معرفش اسامي كل جروب , وهنا ييجي دور الانسان انه يعمل labeling للجروبات دي ويكون اي sample واقعة جوه الجروب ده يكون label بتاعها هو نفس الجروب
تخيل ان عملت 5 مجاميع , جه واحد وقال المجموعة الأولى (كلاب) والمجموعة الثانية (قطط) وهكذا
يبقا عملنا labeling بسرعة جدا بدل م نقعد نمشي على الوف من الداتا

بيستخدم كمان في semi-supervised Learning

من أشهر الألجوريثمات اللي بتعمل clustering:
✅ K-Means
✅ DBSCAN
✅ Gaussian Mixture Models (GMM)
✅ Hierarchical Clustering
وغيرهم وغيرهم

تابع البوست القادم هنكمل كلام عن استخدامات Unsupervised

أهلا بيك
اتكلمنا قبل كدا وقولنا ان التعلم بدون إشراف Unsupervised Learning هو ان الداتا الموجودة فيها features بس مفيهاش label
طيب السؤال هنا احنا هنعمل بيها ايه الداتا دي , مع العلم ان معظم الداتا الموجودة هي أصلا داتا unlabeled و عملية labeling عملية مكلفة وبتاخد وقت وفلوس , وده بيخلي الموضوع ده حيوي وفيه بحث

ظهر الجوريثمات كتير وأساليب مختلفة للتعامل مع الداتا دي ومنها الآتي:
1. Dimensionality Reduction
تخفيض الأبعاد تعد واحدة من أهم التاسكات في الماشين , تخيل عندك داتا حجمها عملاق في features , دي هتسبب بطء في تدريب المودل وافرض اني مش هعرف افيت كل ال features دي في الرامة , طب الحل ايه اخفض الأبعاد (لاحظ تخفيض الأبعاد هنا في features مش في samples, مشكلة ان عدد samples كتير جدا ممكن نحلها عادي عن طريق parallelizing باستخدام فريمورك اسمها spark)
من الألجوريثمات المستخدمة هنا
- Principle Component Analysis (PCA) بأنواعه
- Singular Value Decomposition (SVD)
- t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)
- Locally Linear Embedding (LLE)
- Isomap
- Independent component analysis (ICA)
- Latent Dirichlet allocation (LDA)
وغيرهم وغيرهم
تابع البوست الجاي هنكمل فيه استخدامات Unsupervised

المهندس Osama Sabry احد الطلاب المتميزين في دبلومة الذكاء الاصطناعي بالشركه وده الفيدباك بتاعه عن AI Eagles :

كنت بسمع عن ال Machine Learning او ال AI عاما وقد ايه مجال مؤثر وكلام مبهر عنه لكن عمري ما كنت فاهم ايه اللي بيحصل مع AI Eagels كانت البدايه او انطلاقتي في مجال هو الاهم انهارده بدأنا الاول مع بشمهندس احمد عصام كانت اول حاجه مقدمه عن المجال وكلام عام حمسنا اكتر واكتر لحد ما وصلنا دلوقتي لاكتر من ١٠٠ ساعه في الدبلومه ودلوقتي انا فاهم يعني ايه AI يعني ايه Machine Learning الصوره وضحت وبقيت كمان بشوف الشغل الواقعي عامل ازاي وبدأت احس بقوه المجال اكتر واكتر
بشمهندس احمد عصام
وبشمهندس محمد عجور
الحقيقه الاتنين بجد كانو بيشرحو اكتر من مره ولازم يتأكد ان كلنا فاهمين وفاهمين كويس جدا ولازم نطبق والحقيقي كانو بيدونا اكتر من المحتوي اللي اتفقنا عليه بجد كانو بيدونا خبره كبيره خدوها من كتب كتير قروها بجد الموضوع ده فرق معانا وخلانا حاسين قد ايه هما اقويه جدا في المجال وقد ايه المحتوي قوي جدا مش بحاول اجمل الكلام عنهم عشان هما اكيد اصدقاء ليا لكن لاني كنت بدور وبقرأ عن حاجات كتير عن ال AI بعيد عن محتواهم وكنت بعرف اننا فعلا ماشيين علي الطريق الصح

تيم AI Eagles 🥇🥇
_______________________________________________________________________
م/ أحمد عصام عزب
- Graduated from 𝗜𝗧𝗜 𝗔𝗜-𝗽𝗿𝗼 9 months
- Data Scientist at Corelia
- Freelancer at Upwork

LinkedIn: linkedin.com/in/ahmedessam1235/
_______________________________________________________________________
م/ محمد السيد عجور
- Graduated from 𝗜𝗧𝗜 𝗔𝗜-𝗽𝗿𝗼 9 months
- Machine Learning Engineer / Data Scientist
- Freelancer at Upwork
- Teaching Assistant at Faculty of Engineering
- AI Instructor at Udemy and Rwaq
LinkedIn: linkedin.com/in/mlagoor/
_______________________________________________________________________

أهلا بيك 🤩🤩

نكمل البوستات بتاعتنا, والبوست ده هنتكلم عن ايه هي libraries & frameworks اللي بنستخدمها في الـ python, سواء بقا لـ
Data Analysis, Machine Learning, Deep Learning

باختصار في وظيفة كل واحدة 🤓🤓
1- NumPy
ودي بنستخدمها لـ Linear Algebra Computations
_______________________________________________
2. pandas
ودي بنستخدمها لـ Data Manipulation
_______________________________________________
3. matplotlib, seaborn
ودول بنستخدمهم لـ Data Visualization
_______________________________________________
4. Scipy
ودي بنستخدمها مع Numpy ودي فيها حاجات و functions جاهزة بتساعدنا في Data Science
_______________________________________________
5. Dash & plotly
ودول بنستخدمهم مع بعض لبناء Dashboard او نعمل deploy ل models
_______________________________________________
6. Scikit-learn
ودي بنبي بيها traditional Machine Learning Algorithms
_______________________________________________
7. Keras & Tensorflow
tensorflow
هي عبارة عن فريمورك عملاقة من جوجل بتوفر لينا ان احنا نعمل شبكات Deep Learning
keras
دلوقتي بقت جوه tensorflow as High level API
بمعنى ان احنا بنستخدم keras جوه tensorflow علشان نبني بيها شبكات الـ Deep Learning
_______________________________________________
8. PyTorch
ودي مكتبة عملاقة برضوا من فيسبوك بتوفر لينا برضوا ان احنا نعمل شبكات ال Deep Learning لكن بمرونة أكثر من tensorflow لكن tensorflow هي الأشهر والأضخم.
_______________________________________________
9. PySpark
وده spark بس جوه python , دي فريمورك ضخمة جدا بنستخدمها في big data سواء نعمل بيها mainpulation او machine learning
_______________________________________________
10. Selenium, Scrapy, Beatifulsoup
ودي كلها مكتبات بنستخدمها ف web scraping
_______________________________________________
11. NLTK, Spacy, Textblob
ودي مكتبات بنستخدمها ف NLP في التعامل مع language
_______________________________________________
12. OpenCv
ودي مكتبة بنستخدمها ف image processing
_______________________________________________
وغيرهم وغيرهم كتير

--- تابع البوست القادم ----

مع استمرار فاعليات دبلومة ال AI من AI Eagles الشركة الوحيدة في المنوفيه المتخصصة في مجال ال AI والمحاضرين نخبة من خريجيين ال ITI
يوجد ايضا بعض من اراء المهندسين الرائعين في المحاضر المهندس محمد عجور الاكثر من رائع وفي topics
Linear Algebra
Probability & Statistics
Data Exploration & Preparation
Git & GitHub
numpy & pandas
Data Visualization (matplotlib & seaborn)
RDBMS (SQL)
بعد انتهائه

للحجز والاستعلام :
التواصل مع الصفحة او يمكن الاستعلام بمقر شركة E-Tech
العنوان : شبين الكوم امام نادي الغزل بجوار ستوديو محمود

أهلا بيك 🤩🤩

اتكلمنا قبل كدا عن Machine Learning Systems
واتكلمنا عن Supervised ML وقولنا ان دي نوعين من المشاكل Regression & Classification

دلوقتي هنتكلم عن Unsupervised Machine Learning
وهنا في النظام ده بيكون عندي مدخلات فقط only Features ومفيش خرج مفيش output او بمعنى اصح مفيش labels
والمطلوب هو تقسيم الداتا دي ل مجموعات متشابهة في الخواص فيما يعرف بـ 🤔🤔
الحقيقة ان unsupervised هو نوع مشهور واستخداماته كتير جدا وده لأن معظم الداتا الموجودة بالفعل مش موجود ليها labels وده لأن تكلفة ده عالية , تخيل عندك داتا حجمها مئات الألوف ومحتاج حد يمسك واحدة واحدة ويعمل label او output

من أشهر الألجوريثمات المستخدمة في Clustering : 🤓🤓

- Kmeans
- DBSCAN
- Hericaical Clustering
- Gaussian Mixture Models (GMM)

--- تابع البوست القادم ---

أهلا بيك 🤩🤩

اتكلمنا في البوستات اللي فاتت عن انظمة ال machine learning وابتدينا ب supervised واتكلمنا من انواعها عن Regression

هنتكلم دلوقتي عن واحد من أهم المشاكل وأكثرها علي الإطلاق في عالم الـ Machine Learning 🤔🤔

ودي عبارة عن ان المودل عندي بيدخله (Features & Labels) بس هنا الخرج او الـ output اللي هو labels بيكون عبارة عن أصناف محددة وليكن مثلا عبارة عن categorical values

والمشاكل اللي بتكون من النوع ده كتير جدا جدا : مثلا
- Customer Churn Classification
- Spam Ham Filter Classication

من أشهر الألجوريثمات المستخدمة هنا : 🤓🤓

- K Nearest Neighbor (KNN)
- Support Vector Machines (SVM)
- Decision Trees & Random Forest
- Adaptive Boosting (Adaboost)
- Stochastic Gradient Descent Classifier (SGD)
- Logistic Regression (Classification not Regression)

--- تابع البوست القادم ---

أهلا بيك 🤩🤩

اتكلمنا في البوست اللي فات عن تقسيمات ال machine learning وقولنا ان اول نوع هو supervised machine learning وده بيرجع يتقسم لنوعين من المشاكل Regression & Classification problems

هنتكلم في البوست ده عن أو التوقع 🤔🤔

وهنا بيكون عندنا في المودل مدخلات ومخرجات (features & labels) وبيكون الخرج labels عبارة عن أرقام continuous numerical values
وده زي مثلا : توقع سعر البيوت houses prices prediction , توقع المشتريات Sales prediction وغيرها وغيرها

من أشهر الألجوريثمات المستخدمة هنا : 🤓🤓
- Linear Regression
- Polynomial Regression
- K Nearest Neighbor (KNN)
- Support Vector Machines (SVM)
- Decision Trees & Random Forest
- Gradient Boosting Regression Trees (GBRT)
- Neural Network (Deep Learning)

--- تابع البوست القادم -----

ي ترى ايه هي Machine Learning Systems 🤔🤔
- أول تقسيمة لها من ناحية Supervision

- في أنظمة بتكون Supervised & Unsupervised

-- هتكلم في البوست ده عن وهتتوالى البوستات ان شاء الله


هي أنظمة بيكون فيها متوافر للداتا اللي عندي المدخلات والمخرجات (features and labels)
بمعنى انه بيكون عندي مودل بياخد داتا بيستخدمها انه يطلع output معين

والنظام ده بيرجع يتقسم لنوعين من المشاكل
Regression & Classification

------ تابع البوست القادم ------