Return to Video

DT Strengths and Weaknesses - Intro to Machine Learning

  • 0:01 - 0:05
    تهانينا، لقد فعلتم ذلك مجددًا، وأنهيتم ثالث خوارزمية لشجرة قرار،
  • 0:05 - 0:06
    لقد صمدتم حتى النهاية.
  • 0:06 - 0:08
    >> لقد تعلمنا الكثير عن أشجار القرارات.
  • 0:08 - 0:11
    لنُضف بعضًا من هذه المعرفة الجديدة إلى قائمة الأمور التي
  • 0:11 - 0:13
    يجب وضعها في الاعتبار عند اختيار مصنف.
  • 0:13 - 0:16
    >> هي سهلة الاستخدام للغاية، ومن الجيد البناء عليها.
  • 0:16 - 0:18
    وهي من الناحية الرسومية، بشكل من الأشكال،
  • 0:18 - 0:20
    تسمح لنا بتفسير البيانات بطريقة جيدة جدًا،
  • 0:20 - 0:24
    بحيث يمكنكم فهمها بشكل أفضل من فهمكم لها عندما تنتج عن أحد الأجهزة مثلاً.
  • 0:24 - 0:25
    ولكن لها أيضًا بعض أوجه القصور.
  • 0:25 - 0:26
    >> هذا صحيح.
  • 0:26 - 0:28
    إحدى الحقائق المتعلقة بأشجار القرارات هي
  • 0:28 - 0:29
    أنها معرضة للتدريب المفرط.
  • 0:29 - 0:32
    خاصةً إذا كان لدينا بيانات بها عدد كبير من الميزات
  • 0:32 - 0:35
    وشجرة قرار معقدة، فقد تؤدي إلى تدريب مفرط للبيانات.
  • 0:35 - 0:38
    لذا يجب أن نتوخى الحرص أثناء اختيار ضبط المعلمات عند
  • 0:38 - 0:39
    استخدام شجرة القرار لتجنب حدوث ذلك.
  • 0:39 - 0:41
    >> أجل. فقد تبدو المخرجات جنونية،
  • 0:41 - 0:43
    إذا كنا نعلم أن لدينا نقطة بيانات واحدة،
  • 0:43 - 0:44
    فستقوم دائمًا بالتدريب المفرط.
  • 0:44 - 0:47
    لذا فمن الهام جدًا قياس مدى جودة أدائنا،
  • 0:47 - 0:50
    وإيقاف نمو الشجرة في الوقت المناسب.
  • 0:50 - 0:52
    >> إلا أن أحد الأمور الرائعة جدًا بشأن أشجار القرارات هو
  • 0:52 - 0:55
    أننا يمكننا إنشاء مصنفات أكبر من
  • 0:55 - 0:58
    أشجار قرارات باستخدام ما يسمى بأساليب التجميع.
  • 0:58 - 0:59
    في الدرس التالي،
  • 0:59 - 1:02
    سنتيح لكم الفرصة لتقوموا فعليًا باستكشاف خوارزمية بمفردكم تمامًا.
  • 1:02 - 1:06
    وبعض الخوارزميات التي سنعطيها لكم كاختيارات هي أمثلة
  • 1:06 - 1:06
    على أساليب التجميع.
  • 1:06 - 1:08
    لذا إن كنتم تجدون ذلك مشوقًا،
  • 1:08 - 1:11
    أي إنشاء مصنف من مصنف آخر، فتابعونا في الدرس التالي.
  • 1:11 - 1:16
    >> نعم، نحن مذهلون حقًا، فابقوا معنا.
  • 1:16 - 1:17
    >> فلنبدأ.
Tytuł:
DT Strengths and Weaknesses - Intro to Machine Learning
Opis:

more » « less
Video Language:
English
Team:
Udacity
Projekt:
ud120 - Intro to Machine Learning
Duration:
01:18

Arabic subtitles

Revisions