Showing Revision 1 created 06/09/2016 by Udacity Robot.

1. Title:
   Downloading Enron Data - Intro to Machine Learning
2. Description:

3. 80 0:00 - 0:03
   بعد أن قمت بتعريف الشخص المعني، حان الوقت للتعامل
4. 2770 0:03 - 0:04
   الفعلي مع مجموعة البيانات.
5. 3840 0:04 - 0:07
   وهذا هو المسار الذي اتخذته للعثور على مجموعة البيانات.
6. 6910 0:07 - 0:09
   بدأت من Google كعادتي.
7. 9370 0:09 - 0:11
   كان بحثي في Google عن Enron emails.
8. 10760 0:11 - 0:13
   وأول ما يظهر لي هو Enron Email Dataset.
9. 12860 0:13 - 0:16
   وكما ترون، هي مجموعة بيانات مشهورة جدًا.
10. 16750 0:17 - 0:20
    وقد درسها العديد من الأشخاص قبلنا لأغراض كثيرة ومختلفة.
11. 20350 0:20 - 0:22
    كما أن لها صفحة خاصة بها في ويكيبيديا.
12. 21980 0:22 - 0:25
    كما أن هناك مقالًا مشوقًا جدًا عنها أنصحكم بقراءته
13. 24630 0:25 - 0:28
    في مجلة MIT Technology Review حول الاستخدامات العديدة لمجموعة البيانات هذه
14. 28000 0:28 - 0:30
    على مدار السنوات الماضية.
15. 29680 0:30 - 0:32
    ولكن الرابط الأول هو الذي يحتوي على مجموعة البيانات ذاتها.
16. 32240 0:32 - 0:34
    فلنتبع الرابط.
17. 33510 0:34 - 0:37
    الذي سينقلنا إلى صفحة تابعة لقسم علوم الحاسب بجامعة كارنيغي ميلون.
18. 37400 0:37 - 0:40
    وتعطي هذه الصفحة بعض المعلومات العامة حول مجموعة البيانات
19. 40030 0:40 - 0:41
    وإذا مررنا لأسفل قليلاً،
20. 42560 0:43 - 0:44
    نرى هذا الرابط الموجود هنا.
21. 43700 0:44 - 0:46
    وهذا هو الرابط الفعلي لمجموعة البيانات.
22. 45990 0:46 - 0:48
    وأسفل ذلك يوجد القليل من المعلومات الإضافية.
23. 48260 0:48 - 0:52
    وإذا نقرنا فوق هذا، فسيتم تنزيل ملف TGZ.
24. 51960 0:52 - 0:55
    الذي قمت بتنزيله بالفعل هنا، كما ترون.
25. 54880 0:55 - 0:56
    إذا كنتم ستقومون بذلك بمفردكم،
26. 55830 0:56 - 0:59
    فقد استغرق تنزيل مجموعة البيانات بأكملها ما يقرب من نصف الساعة.
27. 59050 0:59 - 1:02
    لذا أنصح ببدء التنزيل
28. 61810 1:02 - 1:04
    وتركه ثم القيام بشيء آخر.
29. 64030 1:04 - 1:06
    وبمجرد حصولكم على مجموعة البيانات، ستحتاجون إلى فك الضغط عنها.
30. 66440 1:06 - 1:09
    لذلك، انقلوها إلى الدليل الذي ترغبون في العمل عليها به
31. 69340 1:09 - 1:11
    ثم يمكنكم تشغيل أمر كهذا.
32. 71240 1:11 - 1:17
    لا يوجد أي ابتكار هنا حيث بحثت عن كيفية فك ضغط ملف .tgz في google
33. 76820 1:17 - 1:18
    ووجدت أمر كهذا.
34. 78170 1:18 - 1:21
    وهذا أيضًا سيستغرق عدة دقائق.
35. 80530 1:21 - 1:24
    وعندما تنتهون من ذلك، ستحصلون على دليل يسمى enron mail.
36. 84170 1:24 - 1:26
    بعدها نغير الدليل إلى maildir.
37. 86210 1:26 - 1:28
    وهذه هي مجموعة البيانات.
38. 87870 1:28 - 1:33
    وهي منظمة في عدد من الأدلة، ينتمي كل واحد منها إلى أحد الأشخاص.
39. 92680 1:33 - 1:36
    وكما ترون يوجد الكثير منها هنا لدرجة أني لا أستطيع ملاءمتها جميعًا على صفحة واحدة.
40. 96260 1:36 - 1:40
    في الواقع، ستجدون أن هناك أكثر من 150 شخصًا في مجموعة البيانات هذه.
41. 99630 1:40 - 1:42
    ويتم تحديد كل دليل من خلال الاسم الأخير
42. 101530 1:42 - 1:43
    والحرف الأول من الاسم الأول للشخص ذي الصلة.
43. 103260 1:43 - 1:47
    إذن، بالبحث من خلال مستوى سطحي للغاية، أرى الاسم Jeff Skilling.
44. 106850 1:47 - 1:48
    لنرى إذا ما كنت أستطيع العثور على Ken Lay.
45. 108110 1:48 - 1:50
    يبدو أنه قد يكون موجود هنا.
46. 110450 1:50 - 1:52
    نعم، ها هو Ken Lay.
47. 112050 1:52 - 1:56
    كما توجد بالطبع مجموعة كاملة من الأشخاص الذين لم أسمع عنهم.
48. 115730 1:56 - 1:57
    تذكروا أن سؤالي هو،
49. 117270 1:57 - 2:00
    كم عدد الأشخاص المعنيين الذين لدي رسائل بريد إلكتروني منهم؟
50. 120330 2:00 - 2:03
    هل لدي عدد كافٍ من الأشخاص المعنيين، وهل لدي رسائل بريدهم الإلكتروني،
51. 123070 2:03 - 2:06
    بحيث أتمكن من البدء في وصف الأنماط الموجودة في تلك الرسائل
52. 125680 2:06 - 2:09
    باستخدام خوارزميات التصنيف الخاضع للإشراف؟
53. 128538 2:09 - 2:11
    وكانت الطريقة التي قمت من خلالها بالإجابة عن هذا السؤال،
54. 130639 2:11 - 2:14
    مجددًا هي استخدام العمل اليدوي بصفة أساسية.
55. 133980 2:14 - 2:18
    فقد أخذت القائمة التي تضم الأشخاص المعنيين
56. 137710 2:18 - 2:22
    وكل ما فعلته هو البحث عن كل اسم موجود بها في هذا الدليل.
57. 141660 2:22 - 2:25
    لنعد إلى تلك القائمة لنتذكر كيف كانت تبدو.
58. 144590 2:25 - 2:26
    يمكنكم رؤية القائمة المضاف إليها تعليقات هنا.
59. 146020 2:26 - 2:29
    وقد تتساءلون عن ماهية هذه الحروف الموجودة قبل كل اسم.
60. 148540 2:29 - 2:30
    هذه ملاحظات كتبتها لنفسي.
61. 150460 2:30 - 2:35
    وهي تخص ما إذا كان لدي صندوق الوارد لكل من هؤلاء الأشخاص.
62. 154750 2:35 - 2:39
    إذن، وجدنا بالفعل Ken Lay وJeff Skilling.
63. 158800 2:39 - 2:42
    ولكن بدأ الأمر يزداد صعوبة.
64. 161594 2:42 - 2:46
    فكما ترون يوجد العديد من الأشخاص الذين كتبت بجوار اسمهم حرف n.
65. 165630 2:46 - 2:51
    وهذا يعني أنه لا يوجد لدي Scott Yeager، على سبيل المثال.
66. 170750 2:51 - 2:57
    فإذا رجعت إلى مجموعة البيانات، لا أرى اسم Yeager فيها.
67. 176850 2:57 - 2:59
    إذن، Scott Yeager هو أحد الأشخاص الذين أرغب بالحصول على صندوق الوارد الخاص بهم.
68. 179430 2:59 - 3:03
    وكنت أود أن أحصل على رسائل بريده الإلكتروني المرسلة والمستلمة، ولكني لا أستطيع ذلك.
69. 183490 3:03 - 3:07
    وكما تبين، ليس لدي صندوق الوارد للبريد الإلكتروني الخاص بالعديد من الأشخاص.
70. 187400 3:07 - 3:08
    سأكون صريحة،
71. 188070 3:08 - 3:11
    عندما وصلت إلى هذه النقطة فقدت حماسي حقًا تجاه احتمالية
72. 190890 3:11 - 3:13
    استخدام هذا كمشروع على الإطلاق.
73. 193270 3:13 - 3:17
    فعلى ما أعتقد أن عدد الأشخاص الذين لدي صندوق الوارد لبريدهم الإلكتروني هو أربعة أو خمسة أشخاص تقريبًا.
74. 196880 3:17 - 3:20
    وبينما قد يحتوى ذلك على بضع مئات من رسائل البريد الإلكتروني أو ما شابه،
75. 201160 3:21 - 3:25
    فلا توجد فرصة حقًا أن أبدأ في وصف الأنماط الخاصة بالأشخاص المعنيين ككل
76. 205210 3:25 - 3:30
    باستخدام أربعة أمثلة لهم.
77. 209760 3:30 - 3:33
    في مقطع الفيديو التالي، أريد أن أعطيكم فكرة رئيسية
78. 212830 3:33 - 3:36
    خطرت لي ومنحت هذا المشروع فرصة ثانية.
79. 216280 3:36 - 3:39
    وهي طريقة مختلفة لمحاولة الوصول إلى صناديق الوارد للبريد الإلكتروني الخاص
80. 218900 3:39 - 3:40
    بالأشخاص المعنيين.