DM_Lect_1_(introduction)_-_20-10-2020
السلام عليكم يا شباب، احنا انهارده دي اول محاضرة في الcourse بتاعنا بتاع الـ Data Mining، فإحنا انهارده بس هنبتدي بإن إحنا ندي Introduction صغيرة كدة عن يعني إيه Data Mining وإيه الحاجات اللي إحنا هندرسها في الcourse وشكل الcourse بتاعنا هيبقى إيه، تمام؟ ونفهم بس يعني إيه Data Mining وبتستعمل في إيه.
و كده تمام خلينا بس نبتدي بإن إحنا يعني الـ Data Mining لو إحنا هندي Definition للـ Data Mining فالناس بتعرف الـ Data Mining على إن هي Finding hidden knowledge in large amounts of data، فهو دايمًا إحنا بندور في الـ Data Mining على
الـ Knowledge اللي هو لو إحنا فاكرين كدة من سنة أولى كانوا بيقولولنا إن الـ Data هي الـ Raw form وبعد كدة لما بنعملها Processing بتبقى Information وبعدين بعد كدة لما بنطلع منها حاجات نقدر ناخد بيها Decisions فدا معنى الـ Knowledge، فهو إحنا في الـ Data Mining هدفنا إن إحنا نوصل لل
الـ Knowledge دي، اللي هو إزاي إن أنا أطلع الـ Knowledge من الـ Raw data  الـ Raw data بتاعتنا دي، تمام؟ وعادةً يعني حتى الـ Data Mining دايمًا بيستعملوا، يعني هو في ناس كتير بتـ Refer للـ Data Mining بكلمة Knowledge Discovery in Databases، فهو يعني الهدف في الآخر في الـ Data Mining هو الـ Knowl.
زي ما قلنا هدف الcourse دا إن إحنا نعرف يعني إيه Data Mining ونعرف شوية مجموعة Algorithms ليها علاقة بالـ Data Mining، وإيه الـ Applications بتاعتها في الـ Real world، تمام؟ وبعد كدة دا ممكن يخليكم كـ Start لو حد عايز يعمل حاجة زي Research في الـ Data Mining أو إن هو
يعني حاجات تستعمل مثلًا في الـ Graduation projects بتاعتكم وهكذا، يعني دي حاجة من الحاجات اللي هتلاقوها بتستعمل كتير جدًا في الـ Graduation projects، يعني الـ Data Mining.طيب، زي ما قلنا الهدف الأساسي إن أنا أفهم يعني إيه Data Mining، أعرف أفهم، أعرف كويس جدًا الـ Popular techniques أو الـ Main techniques بتاعة
الـ Data Mining، الـ Techniques الأساسية اللي الناس بتستعملها، وإن أنا أعرف أ Implement وأستعمل الـ Data Mining methods دي. تمام؟ فزي ما قلنا، يعني هو إحنا الهدف بتاعنا، يعني اللي إحنا عايزينكم تعرفوه من الcourse ده هو الـ Data Mining algorithms دي
بتستعمل إزاي؟ وإزاي إن أنا أعرف إيه الـ Algorithm المناسب للـ Problem اللي قدامي، يعني لو أنا عندي Data وقدامي Data وعندي Problem أعرف إيه الـ Algorithm اللي أنا محتاج إن أنا أستعمله على الـ Data دي وهعرف أطلع إيه من الـ Data دي يكون مفيد في الـ Decision making.
في حاجات، يعني إحنا في Resources كتير جدًا للـ Data Mining، بس إحنا يعني في كتابين أساسيين جدًا ودول أشهر كتابين في الدنيا الناس بتستعملهم في الـ Data Mining، أوكي؟ دول اللي إحنا يعني دول الكتابين الأساسيين اللي إحنا هنعتمد عليهم.
الـ Slides اللي جاية دي فيها Resources كتيرة لحاجات نقدر نستعملها عشان نعرف الـ Data Mining عمومًا، إحنا مش بنتكلم هنا بس على الcourse، لكن إحنا بنتكلم على Generally معلوماتنا في الـ Data Mining ممكن تيجي منين يعني، فدي Resources كتير، في كتب، في
Journals مثلًا، يعني مجلات علمية، في Conferences مؤتمرات، في حاجات كتير أوي يعني، فدي من ضمن الـ Resources بتاعتنا. برضه هنا في شوية زي ما قلنا برضه شوية Conferences للحاجات اللي نقدر ندور فيها على حاجات تخص الـ Data Mining.
دا نفس الكلام برضه Resources. ودول، يعني دول برضه لو أنتوا عايزين يعني تدوروا، فدول الناس اللي مشهورين جدًا في الـ Field بتاع الـ Data Mining، ولو تقدروا يعني تشوفوا إيه، هما بيشتغلوا في إيه أو كدة، دا ممكن يدي أفكار كويسة لحاجات مثلًا GPs أو
وكدة يعني. دي اللي قدامنا دي Tools برضه، دي Tools مهمة إحنا بنستعملها في الـ Data Mining، كل دا كلام إحنا هنقوله بعد كدة، هنقوله في الـ Labs وهنقوله في المحاضرات بعد كدة، لكن إحنا بندي بس Introduction سريعة.أوكي، زي ما قلت، يعني إحنا لو رجعنا بقى للـ History فإحنا بنقول إن يعني من زمان جدًا كانت بدأت الناس تقول إن في مشكلة، إن إحنا
عندنا Data بس عندنا مشكلة في الـ Knowledge، إن الـ Data كتير جدًا بس أنا في الآخر أنا مش عارفة أستفيد من الـ Data دي في إن أنا أطلع حاجة أعرف أخد بيها Decision، دا اللي هو اللي إحنا بنقول عليها الـ Knowledge، فدي حاجة قديمة جدًا من سنين طويلة، تقريبًا من 30 سنة والناس عندهم المشكلة.
فزي ما قلنا دي، يعني بصوا كل اللي قدامنا دي، دي Sources of data، الـ Online transactions، الـ Social networks، الـ Banking data، الـ Customer transactions، الـ Mobile data، في كل دي
Sources of data فيها كميات مهولة من الـ Data وإحنا محتاجين إن إحنا نطلع منها Knowledge. دا برضه نفس الكلام إن إحنا يعني دي كل دي الـ Businesses اللي بتطلع لنا Data ممكن نستعملها في الـ Data Mining.
طيب بالنسبة للكم Slides اللي جايين دول فإحنا يعني إحنا بنتكلم دلوقتي على إن إحنا عندنا مشكلة مع كم الـ Data اللي موجودة، زي ما قلت لكم إحنا عندنا Data كتير جدًا جدًا وإحنا مش عارفين نستفيد بالـ Data دي إزاي أو نطلع منها Knowledge إزاي. تمام؟ فهتلاقوا في الـ Slides الجاية دي هتلاقوا حاجات كتير أوي زي ما مكتوب في الـ Slide دي الـ
الـ Transaction data اللي جاية من الـ Banks والـ E-commerce، الـ Scientific data اللي هي جاية من الـ Sensors والحاجات زي الـ Satellites والحاجات دي، زي ما قلنا الـ Social networks والـ Interactions اللي على الـ Web، الـ GPS tracking logs، في حاجات كتير أوي. فزي ما قلت الـ Slides اللي جايين كلهم بيتكلموا على ـ.
Sources of data بتطلع كميات كبيرة من الـ Data أنا مش هتحكلم عليهم يعني بس خليهم For your knowledge يعني ابقوا بصوا عليهم، بس هي كل الـ Slides اللي جاية بتدي Information، بتقولنا بس إيه الحاجات يعني Examples على حاجات بتـ Generate كميات كبيرة من الـ Data.
فيعني دا مثال مثلًا الـ Data بتاعة Wikipedia، الـ Genetic data بتاعة الgenes بتاعة الناس دي برضه دي كم مهول من الـ Data يعني، الـ Libraries والكتب عمومًا والـ Text data.
دي الـ Social networks وعدد يعني كمية الـ Data اللي بتبقى Generated على حاجة زي Facebook مثلًا.
كمثال يعني Very recent بقى إن إحنا كمية الـ Data اللي بتبقى Generated بالنسبة للـ Covid وللكورونا بقى والقصة اللي إحنا عايشين فيها دي، وكم الإصابات وتوزيع الإصابات والوفيات والناس اللي بتخف ومين اللي بيخف وبيخفوا إمتى والـ Peaks فين وكل.
دي كمية كبيرة جدًا من الـ Data والمفروض إن الناس تعرف تطلع منها Information محترمة وتعرف تـ Predict مثلًا الـ Peaks هتبقى إمتى، تعرف تـ Predict إمتى الدنيا هتقف، تعرف تـ Predict حاجات كتير جدًا من الكمية دي.
فزي ما قلنا يعني إحنا محتاجين حاجات زي اللي مكتوب في الـ Slide دي، اللي هو الـ Infections بتنتشر إزاي؟ إيه الـ نشوف التأثيرات بتاعة أدوية معينة؟ إيه الـ Prevention strategies اللي بتنفع مثلًا؟ وهكذا.
هنا إحنا هننقل على حاجة تانية اللي هي الـ Data اللي إحنا بنطبق عليها الـ Data Mining algorithms، فإحنا عندنا أنواع كتير جدًا جدًا من الـ Data ينفع يتطبق عليها Data Mining algorithms، زي مثلًا الـ Vector data دي اللي هي الـ Data العادية بتاعتنا الـ Tabular data العادية بتاعتنا دي، دي نقدر نطبق عليها Data .
زي الـ Set data، الـ Set data دي اللي هي يعني حاجات زي زي اللي قدامنا دا دي Transactions بتاعة Market، يعني حد راح سوبر ماركت أو حاجات زي مثلًا Amazon أو الحاجات دي واشترى مجموعة حاجات مع بعض، فدي نقدر نطلع منها برضه Knowledge نعرف
الـ Shopping trends بتاعة الناس وهكذا. الـ Text data، الـ Text data حاجة من الحاجات اللي إحنا بنستعملها كتير جدًا في حاجات زي الـ Search engines وزي الـ في حاجات كتيرة ابتدت تظهر مؤخرًا زي مثلًا إن إحنا نعمل حاجات زي الـ Fact checking إن أنا أعرف إن الكلام المكتوب دا صح ولا لأ.
زي إن إحنا نـ Predict الـ Personality بتاعة الناس من الـ Posts بتاعتهم مثلًا على الـ Social media، الـ Text mining له Applications كتير جدًا. الـ Sequence data هي بس الفكرة إن هي Data مربوطة بـ Time، ففي حاجات كتير زي مثلًا زي اللي قدامنا دي دي Genetic دي Genetic data، في طبعًا الحاجات الـ أي حاجة ليها Time زي مثلًا الـ.
الـ Transactions مثلًا اللي على الـ Web اللي هو الـ Browsing patterns بتاعة الـ Users مثلًا على الـ Web، دي كلها Sequence data. طبعًا من الحاجات اللي يعني بيتعمل عليها دلوقتي Mining كتير جدًا الـ Graph أو الـ Network data اللي هي بالذات الحاجات بتاعة الـ Social networks، إن أنا أعرف الـ.
مين الناس اللي شبه بعض؟ مين الناس اللي بتـ Communicate مع بعض؟ الـ Common behaviors بتاعة الناس، الحاجات اللي هما بيحبوها، التعامل مع الـ Social networks عمومًا As a graph دي دي حاجة من الـ Applications المهمة جدًا للـ Data mining. فمن ضمن الحاجات اللي بتستخدم فيها الـ Data mining في الـ Social networks حاجة بنسميها الـ Community detection.
إن أنا أعرف إن مجموعة الناس دول مثلًا دول بيشكلوا Community و Interested بحاجة معينة، وممكن كمان أعرف منهم مين الـ Influencers اللي فيهم، بحيث إن أنا أقدر أقول إن أنا لو أنا محتاج آثر في الـ Group دا أو عايز أخليهم يشتروا حاجة أو عايز أعرفهم حاجة، فأعرف مين الـ Influencers اللي فيهم يعني
طبعًا الـ Data mining Can be applied برضه على Image data، ونعرف نطلع منها يعني حاجات كتير من الـ Data ونتعرف على الـ Objects وكل والـ Face recognition والحاجات دي كلها كل دي Data mining. فزي ما قلنا كدة إحنا يعني إحنا عندنا كم
من الـ Data كتير، بس الـ Information أو الـ Knowledge مش موجودين كتير، فإحنا محتاجين حاجة تـ Extract الحاجات دي من الـ Data عشان نعرف ناخد على أساسها Decisions. بس، فدا الهدف الأساسي من.
الـ Data mining، إن أنا أعرف إن أنا من الـ Huge amounts of data دي أعرف أطلع Knowledge تخليني أعرف آخد Decision. وزي ما قلنا إنه إحنا دايمًا يعني من الحاجات اللي بتستعمل دايمًا الكلمة اللي اللفظ اللي بيستعمل دايمًا لما نتكلم على Data
Data mining إنهم بيقولوا Knowledge Discovery in Databases، هي دي الفكرة الأساسية إن أنا من الـ Data أعرف أطلع الـ Knowledge. الـ Data mining as a field بيجمع Fields كتير جدًا، يعني من ضمنها الحاجات اللي مكتوبة قدامنا دي، يعني الـ Data mining داخل فيها جزء.
طبعاً Database systems وإزاي إني ب store الـ data دي، داخل فيها جداً يعني جزء مهم جداً منها الـ statistics، وإن أنا أفهم يعني الـ statistics دي حاجة مهمة جداً في الـ data mining لأن أنا في الآخر أنا محتاجة إني أنا أ analyze الـ data دي، فأن أنا أفهم الـ statistics بتاعتها دي حاجة مهمة جداً في الـ data mining.
وطبعاً يعني جزء من الـ techniques بتاعة الـ machine learning يعني الـ data mining هي بتـ interact يعني بتـ intersect مع الـ machine learning في حتت كتير جداً، يعني أكتر من الرسمة دي هو مش جزء صغير، لأ، يعني الـ data mining والـ machine learning يعني بيـ intersect في جزء كبير جداً منهم.
اللي قدامنا ده، ده الـ process المفروض بتاع الـ data mining، هو يعني الـ steps الأولانية دي كلها هي الـ يعني من أول كدة الـ step بتاعة الـ data cleaning وبعدين اللي أنا بطلع منها الـ data، وبعدين اللي هي إن أنا بطلع الـ task relevant data زي تالت step.
وبعدين بعمل بقى الـ data mining algorithms عشان أطلع الـ knowledge في الآخر. إحنا يعني الـ focus بتاعنا هيبقى على الجزء بتاع الـ data mining، إن أنا إزاي هـ apply الـ data mining techniques عشان أوصل للـ knowledge.
بس في جزء من ال course طبعاً هنتكلم على الـ pattern evaluation، يعني إزاي إن أنا مش كل اللي طالع من الـ data mining algorithm ده هيبقى بالنسبة لي مفيد، Okay؟ وبرضه في آخر ال course، أنا عارف يعني هي يمكن دي أول step اللي هي الـ preprocessing والـ data cleaning دي يمكن أول step، بس إحنا مش هنقولها غير في الآخر لأن هو إحنا مش هنعرف نفهم أوي
الـ techniques دي وفايدتها، وأنا إمتى بستعمل كل technique من دول، إلا لما أفهم الـ data mining algorithms أساساً، وأبقى عارفة إن أنا الـ algorithm ده بيتصرف إزاي، فأبقى عارفة إن أنا ساعتها أنا محتاجة أـ prepare الـ data بالطريقة دي عشان أعرف أrun الـ algorithm بتاعي ويرن ويطلع نتايج.
صح، Okay فزي ما قلنا كدة إحنا عندنا mainly تلاتة steps أساسيين، إن هو إن أنا ببتدي الأول بالـ preprocessing وفي حاجات كتير في الـ preprocessing، وبعدين هنتكلم على الـ algorithms بتاعة الـ data mining نفسها تمام؟ وبعدين في الآخر إزاي إن إحنا.
هنـ evaluate الحاجة اللي طالعة دي ونقول إذا كانت كويسة أو لأ، تمام؟ مين هيتاخد قبل إيه ده ممكن ميمشيش بالترتيب ده، يعني إحنا يمكن هنبتدي بجزء الـ pattern discovery الأول، يعني هنبتدي بالجزء اللي في النص ده الأول، وبعدين ممكن نرجع للجزءين التانيين.
طيب، نتكلم بقى شوية technical، إن إحنا الـ data mining techniques عموماً مقسومين لـ two categories، بيسموها الـ descriptive methods والـ predictive methods، أو هتلاقوا الـ terminology اللي أكتر الناس بتستعملها اللي هما دول، اللي هما الـ unsupervised والـ supervised learning.
إيه الفرق ما بين الاتنين دول؟ الـ descriptive methods أو الـ unsupervised methods هو أنا بحاول أوصف الـ data يعني من اسمها هي descriptive أنا بحاول أوصف الـ data، فـ أنا بقول مثلاً إن أنا والله زي مثلاً ما كنت بقولكم على الـ transactions بتاعة السوبر ماركت، أنا عايزة أعرف مين بيشتري إيه مع إيه.
فأنا بستعمل الـ data اللي قدامي في إن أنا أطلع patterns زي والله اللي بيشتري مثلاً milk بيشتري bread، فـ أنا كدة بـ describe الـ data. في حاجة تانية مثلاً زي الـ techniques أعتقد إن انتم أخدتوا الحاجات دي المفروض في الـ AI زي الـ clustering مثلاً، فأنا المفروض إن أنا مثلاً حاجة زي الـ clustering دي أنا بجمع الناس بجمع الـ data بتاعتي في groups أو بجمع الـ customers بتوعي في groups أو whatever الحاجة اللي أنا بـ apply عليها
الـ algorithm بجمعها في groups وبـ based على distance measure، فأنا برضه يعني كل ده اللي هي إحنا بنقول عليها الـ descriptive methods أو الـ unsupervised methods دي أنا معملتش حاجة غير الـ data اللي قدامي، هي الـ data اللي أنا أخدتها قدامي دلوقتي دي هي اللي أنا طلعت منها rules أو طلعت منها
groups عملتلها grouping تمام؟ لكن الـ predictive methods المفروض إن هي بتستعمل historical data أو data قديمة عشان تـ predict behavior جديد، زي مثلاً الحاجات اللي هي بتاعة مثلاً الـ.
الـ face recognition مثلاً، هو أنا المفروض إن أنا بديله مثلاً يعني أنا عايزة أعرف والله دي صورة مين، فـ أنا بديله مثلاً كذا صورة لـ يعني لكل شخص وبعدين في الآخر بوريله صورة هو مشافهاش قبل كدة، لكن هي لشخص من الأشخاص اللي هو شافهم وهو في الآخر بيقولي والله آه يبقى
ده هو فلان based على مجموعة الصور اللي كانت عندي، فـ إحنا الـ unsupervised أو sorry الـ supervised learning methods دي المفروض إنها بتعتمد على إن هي بيبقى ليها بيتعملها learning وبتبقى trained على data قديمة قبل ما نبتدي نتكلم على data جديدة، قبل ما أوريله حاجة جديدة وأقوله ها predict دي بقى هتبقى إيه، أو هتروح لأني category من دول، أو هيبقى ده مين من الناس اللي أنا بدور عليها.
Okay، فزي ما قلنا كدة إحنا عندنا تلات حاجات يعني تلاتة techniques أساسيين هما اللي إحنا هنتكلم فيهم هتلاقونا هنتكلم فيهم طول الـ طول ال course اللي هما: الـ clustering اللي هو الـ grouping بتاع الناس، الـ classification هنقول ده دلوقتي تاني
والـ association rule mining. في حاجات تانية طبعاً زي الـ text mining وزي الـ regression مـ يعني هنشوف إذا كنا هنلحق نـ cover حاجة من دول ولا لأ، بس إحنا mainly هما التلاتة التلاتة categories دول هما اللي إحنا هنتكلم هنتكلم فيهم. فنبتدي الأول بالـ association rules زي ما قلتلكم كدة الـ association rules فكرتها إن أنا بشوف
الـ behavior بتاع الناس based على transactions حصلت، Okay الـ most common application للـ association rules هي اللي بنسميها الـ market basket analysis، إن أنا عندي customer دخل اشترى مجموعة حاجات فهي دي الـ transaction بتاعتي فـ أنا على أساسها هطلع rule بتقولي لو الـ customer اشترى كذا فهو هيشتري.
بس هو إحنا لو إحنا بنتكلم in general فهي الـ association rules ممكن تتطبق على حاجات كتير، منها مثلاً الـ مثلاً الـ applications اللي إحنا بنزلها على الـ موبايل، هو إزاي بـ recommend بـ recommend application جديد؟ based على الـ transaction بتاعتنا بيعتبر إن أنا كل اللي أنا نزلته دي هي الـ transaction بتاعتي ومنها بيبتدي يطلع rules بتقول والله الناس اللي عملت download للـ application ده
هتحب تعمل download للـ application ده، فبالتالي بيبتدي يـ predict حاجة زي كدة. الـ مثلاً الـ web server logs والناس وإزاي الـ browsing patterns بتاعة الـ user وإن الـ user بيتحرك من page لـ page فدي برضه أنا ممكن أطلع منها rules والله هو هيتحرك لـ page من الـ page دي للـ page دي، هي دي أكتر sequence data بس هو عموماً يعني إحنا لو عايزين نبقى more specific هو إحنا في عندنا category من الـ algorithms بنسميها frequent patterns
فهو الـ patterns دي ممكن تبقى association rules if then أو sequence  X بعدين Y بعدين Z أو graphs أو في حاجات كتير اوي في frequent patterns مش شرط إنها association rules بس زي ما قولنا ده شكل ال data بتاعتنا ده تبقى transactional data بتاعتنا والهدف إن انا اطلع
حاجة زي اللي موجودة قدامنا دي، اللي هي دي الـ rules اللي بتطلع، إن هو لو الـ user هيشتري الـ items اللي على الشمال دي، فهو expected إن هو هيشتري الـ items اللي على اليمين. زي ما قلنا بقى ليها applications كتير زي مثلاً الـ marketing والـ sales وليها حاجات تانية كتير جداً يعني غير ده اللي أنا لسه قايلاهم من.
دي برضه حاجة زي اللي إحنا قلناها إن هو هنا هو بـ recommend movies أو بـ recommend books هي نفس الفكرة في الآخر أنا الـ، أو بـ recommend songs أو بـ، هي نفس في الآخر هي نفس الفكرة إن أنا عندي transactions لـ users هما اشتروا إيه أو جابوا إيه أو حبوا إيه أو عملوا download لـ إيه وعلى أساسها بطلع الـ rules.
طيب الـ application الحاجة التانية أو الـ category التانية من الـ techniques هي الـ clustering، وقلنا إن الـ clustering فكرته إن أنا بقسم الـ data بتاعتي to groups based on distance. أعتقد إن أنتم المفروض إن أنتم واخدين one clustering algorithm at least في الـ AI اللي هو الـ K-mean.
فهو هي دي الفكرة، إن أنا بقسم الـ data بتاعتي to groups based على الـ distance ما بين الـ points بحيث إن الـ group الواحدة يبقى الناس فيها الـ points فيها قريبين من بعض وبعيدة عن الـ points اللي في الـ groups التانية. أشهر application للـ clustering اللي إحنا بنسميها الـ market segmentation، اللي هو إن أنا بعمل categorization للـ customers بتوعي based على طريقتهم في الاستهلاك، based على
الـ preferences بتاعتهم، based على حاجات كتير، بس إن أنا بقسمهم بحيث إن أنا أعرف آه الناس دي أنا مثلاً هعملهم promotion معين، لكن الناس اللي في الـ category التاني هعملهم promotion مختلف عن دول. طبعاً ده ممكن يبقى applied على text data زي الـ document clustering وإن أنا أعمل grouping مثلاً، زي مثلاً لما بتلاقوا مثلاً في
بنـ group ال emails مثلاً، ساعات بتلاقوه بيـ group ال emails automatically، الحاجات دي، دي applications للـ clustering. وزي ما قلنا ده كله بيتعمل based على distance، ففي distance measures كتير، ده كلها التفاصيل إحنا هنبقى نقولها بعد كدة، فيعني out of scope بتاع المحاضرة دي.
فده الشكل اللي قدامنا ده هو ده شكل الـ clustering المفروض إن هو يطلع إزاي. في techniques مختلفة للـ clustering حسب شكل الـ data وحسب إحنا عايزين نطلع output إيه، فده برضه دي حاجة تفاصيل إحنا هنقولها بعد كدة لما نبتدي ندخل في الـ algorithms بتاعت.
وزي ما قلنا طبعاً إحنا في الآخر الـ clustering ده unsupervised learning technique لأن إحنا مـ، technically لأن إحنا مبنستعملش غير الـ data اللي معانا بس مبنستعملش أي historical data. طيب، الـ آخر بقى technique من الـ techniques اللي إحنا هنتكلم عليها النهاردة اللي هو الـ classification.
قلنا الـ classification بيبقى مبني على إن أنا عندي training data أو training set، هي دي اللي أنا بخلي الـ algorithm يتعلم منها، وعلى أساسها بيبتدي يـ predict الـ behavior بتاع الـ records الجديدة اللي قدامي. فمثلاً، ده example لـ data بتاعة banks.
وبـ predict هل هل هل الأشخاص دي مثلاً حـ cheat ولا لأ، أو حتنصب على البنك يعني ولا لأ مثلاً، فهو إحنا دي الـ data دي الـ historical data بتاعتنا وهنا دي الـ data الجديدة اللي إحنا عايزينها وعايزين نـ predict الـ classes.
Okay زي ما قلنا ليها بقى application كتير جداً في الـ marketing وفي الـ fraud detection وفي وطبعاً في الحاجات بتاعة الـ images معظمها بتستعمل classification يعني. طيب اللي قدامنا دي بقى زي ما قلنا دي مجموعة applications كتير جداً للـ data mining زي الـ يعني يعني الـ data mining من الحاجات اللي إحنا هتلاقوها بتدخل في كل حاجة في
زي مثلاً الحاجات اللي بتحصل على الـ social networks والـ friends recommendation والـ والـ والـ هي الإعلانات اللي بتطلع الـ targeted advertisements والـ وكل الحاجات كل الـ recommendations اللي بتطلع لنا في الـ social networks دي تعتبر تعتبر data mining.
الـ طبعاً الـ market data، الـ حتى الـ call centers والحاجات دي تستعمل بتستعمل data mining، الطبعاً الـ text analysis وإن أنا إزاي إن أنا الـ natural language processing والكلام ده بيدخل فيه الـ data mining كتير، في حاجات في applications كتير جداً للـ data mining و يعني.
دي مادة سهل جداً جداً إن إحنا نعرف نربطها بالـ بالواقع يعني. Okay زي ما قلنا دي mainly الـ الحاجات اللي هنغطيها في ال course اللي هما التلاتة techniques الأساسيين الـ association أو يعني أكتر من association rules هي frequent patterns يعني، والـ clustering والـ classification، وبعدين في بقى شوية حاجات مثلاً زي إزاي نـ detect الـ outliers اللي هي الـ points اللي هي
يعني إزاي إن إحنا نعرف الـ points الـ extreme في الـ data، ودي برضه حاجات بنبقى محتاجين نفهمها إنه ليه ده extreme؟ ليه حصل كدة؟ فدي حاجة برضه هنبتدي هنبتدي ندرسها، وهنطبق على أنواع كتيرة من الـ data. طيب عشان بس نلخص اللي إحنا قلناه، يبقى إحنا اتكلمنا النهاردة عن الـ.
الـ data mining وإيه استعمالات الـ data mining وإيه الـ techniques اللي بتـ بتاعة الـ data mining، تمام؟ الحاجة بس اللي إحنا عايزين يعني نعرفها إن هو زي ما قلنا الـ course ده فكرته إن إحنا نفهم الـ data mining techniques وأهم حاجة فيه إن إحنا نعرف إزاي يعني إنه الـ data mining techniques دي تتطبق إمتى، يعني إزاي لما أشوف data معينة بشكل معين
أعرف إن أنا أنهي data mining algorithm هو الـ هينفع للـ data دي وهيديني أحسن نتايج، وإيه الـ knowledge اللي أنا ممكن أطلعها من الـ data دي. Okay انتم عندكم عشان بس برضه نبقى نبقى نتكلم في الـ labs، انتم عندكم labs في الـ مادة دي، فهتلاقوا هتلاقوا الـ lab بيبقى فيه حاجات كتير أوي، يعني إحنا إحنا هتلاقونا بنشرح الـ algorithms وبنحل معاكم مسائل وكدة، هما في الـ lab برضه هتلاقوهم بيحلوا
بيحلوا معاكم مسائل وهتـ apply الـ algorithms دي على data mining tools جاهزة موجودة، وكمان هتـ implement-وا حاجات بإيديكم، يعني هنديكوا tasks تـ implement-وا حاجات بإيديكم، ده اللي هيحصل في الـ labs بتاعة المادة دي. تمام؟ المرة الجاية هنبتدي بقى بالـ بأول technique من الـ techniques بتاعتنا اللي هي الـ association rule mining.
وإن شاء الله يبقى course لطيف يعني، وشكراً ليكم.