WhatsApp_Video_2025-07-18_at_8.19.57_PM
طيب يلا بينا في الجزء التاني، الجزء التاني هو مقدمة عن الـ classification. إحنا قلنا إيه الفرق بين regression و classification؟ الـ regression بتوقع حاجة numerical، الـ classification بتوقع حاجة categorical. بيقول لك إن الdata بتخش على classifier وهو بيتوقع الـ output. إيه الفرق؟ إن هو بيتوقع حاجة categorical، spam ولا not spam؟
في حالة الإيميل، كلب ولا قطة؟ هل هي education ولا finance ولا technology؟ يعني ممكن يبقى بين حاجتين binary classification أو ممكن تبقى multi-classification، أنت بتتوقع categories كتير، إيه المشكلة؟ healthy, cold, flu، بتتوقع categories مش أرقام.
الـ categories دي ممكن بـ positive بالـ negative، بالـ feedback حلو وسيئ. ممكن تبقى الdata حاجتين مختلفتين بتتوقع، يعني بص إيه الفرق مثلًا، يعني دي داتا مثلًا regression. ليه regression؟ هي كلها نفس الـ class فأنت هتوجد مثلًا best fit li.
ولكن هنا دي classification، ليه؟ علشان أنت هنا دي مثلًا positives ودي negative. ليه؟ هو هنا يعني جايبها على أساس إن ده المثال يعني وده الـ classifier عادي يعني. بس أنا بوريك يعني إن أنت الdata الـ regression بتبقى كلها نفس الـ class. طب الداتا classification بتبقى classes مختلفة كده.
هنا بقى أنا بستخدم techniques مختلفة في الـ classification، أولهم هو بيقوله لك اللي هو الـ logistic regression. طيب أنت ملاحظ إن هنا بقول logistic regression مشابه للـ linear regression، إيه الفرق ما بينهم؟ والله هم الاثنين بيستخدموا نفس الطريقة وبيستخدموا نفس الـ equation.
مع اختلاف بس الـ cost function مختلفة، ولكن هم بيعملوا نفس الحاجة. أنت عارف هناك مش أنت كنت بتدور على الـ best fit line؟ هنا هيدور برضو على الـ best بس مش fit، و line. يعني إيه؟ هنا بيدور على الـ best classifier line. هناك كان بيدور على الـ best fit line، أحسن line بيـ fit الdata.
هنا بيدور على أحسن line يـ classify الdata، أحسن line يقسم الdata. وممكن يبقى plane لو إحنا عندنا 3D، نفس الـ concept اللي شرحناه في الـ linear regression. طيب، أنت بيبقى عندك الـ line ذات نفسه، أنت بتوجد إيه أو أنت...
الـ gradient descent بيحاول يـ update في إيه؟ والله بيحاول يـ update الـ slope والـ y-intercept بتوع الـ line اللي هيـ classify الداتا. فبيبقى عندي cost function بحاول أجيب أقل cost، عندها أحسن parameters، عندها أحسن line.
بيـ classify الداتا مش بيـ fit الداتا. حلو؟ طيب. هنا بقى بيقول لك إن الـ output بقى النهائي بتاع الـ model بتاع الـ logistic regression التوقع بتاعه بيبقى اللي هو بيعمله أصلًا الـ sigmoid function لو أنت فاكر من أيام الـ AI.
هي بتطلع رقم، أرقام من 0 ل1، هي بتطلع أرقام من 0 ل1. طيب أنا دلوقتي عندي أرقام من 0ل1 وأنا أصلًا مش numerical، ده أنا بـ predict حاجة classification. أنا عايز أعمل classify. أنا محتاج حاجة categorical. فساعتها بنعمل إيه؟ بنشتغل بالـ concept بتاع الـ probability
اللي هو إيه؟ نص فيما فوق بعتبره تبع class واحد. أقل من نص بعتبره تبع class zero. بس بيقول لك يعني لو أنت جالك 70% يعني أنت جالك دلوقتي قيمة الـ sigmoid أو الـ function طلعت لك 0.7، فساعتها أنت تعرف إن هي تبع class 1.
وده معناه إيه؟ معناه إن الـ model بيقول لك إن بنسبة 70% هو تبع class 1. أنت بتتعامل معاه as a probability. تمام؟ الـ sigmoid function اللي أنا قلت لك عليها دي، الـ sigmoid function دي اللي هي أهي، هي دي اسمها الـ sigmoid function وهي دي الـ hypothesis function، اللي هي مش أنت كان هناك...
الـ hypothesis function بتاعة الـ linear regression كانت عبارة عن theta transpose لو إحنا هنتعامل بقى خلاص matrices في الـ x، ودي أنا شارحها في الـ lab حتى. مش أنا قلت لك theta transpose في الـ x؟ هي دي كده الـ hypothesis function بتاعة الـ linear regression. هي بقى راحت حطاها إن هي power للـ E، وهنا واحد على واحد زائد E power.
الـ hypothesis function دي، أنت ملاحظ إن دول كلهم ثوابت، gradient descent بيـ update في السيتا دي علشان يجيب أحسن سيتا، عندها أحسن line بيعمل إيه؟ بيـ classify الdata. وهي دي الـ function هي دي اللي اسمها الـ sigmoid function. هي بتطلع قيمة أهي، هي أنت عندك الـ sigmoid function بتطلع من ص...
فر من 0 ل1. أنت بقى بتعتبر النص فيما فوق تبع ال1، أقل من النص تبع ال0. أهو علشان أوجد أحسن line بيـ fit الdata.
 sorry أنا غلطت، line بيـ fit الdata ده linear regression. أمال logistic regression أحسن line بيـ إيه؟ بيـ classify الdata.
data تمام؟ أدي أهي، دي اسمها إيه؟ دي اسمها الـ sigmoid function، أنا بشوف لو أكبر من نص ساعتها بتبقى تبع الـ one، لو أصغر من نص بتبقى تبع الـ zero، وهو ده كده أقدر بسهولة أبقى عملت classification. طبعا في cost function بقى وفي gradient descent وحاجات، دي تفاصيل هنقولها أكتر وهنشرح الـ logistic regression أكتر المرة الجاية إن شاء الله. المرة دي بس دي كانت مقدمة كده سريعة.