stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
أوليفيرا (لاعب كرة قدم)

| أوليفيرا> معلومات شخصية   | أوليفيرا> معلومات شخصية   | أوليفيرا> معلومات شخصية   | أوليفيرا> معلومات شخصية   | أوليفيرا> معلومات شخصية   |  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
الميلاد: 20 أغسطس 1985 (العمر 39 سنة)   ساو فيسنتي  
مواطنة:  البرازيل 
مركز اللعب: مدافع
الطول: 1.88 م (6 قدم 2 بوصة)
|  معلومات النادي   |  معلومات النادي   |  معلومات النادي   |  معلومات النادي   |  معلومات النادي   |  |
النادي الحالي: أسوسياو أتليتيكا إنترناسيونال ‏
| المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  |  |
| سنوات | فريق | م. | (هـ.) |  |  |
| 2005 | Grêmio Catanduvense de Futebol ‏  |  |  |  |  |
| 2005 | موجي ميريم |  |  |  |  |
| 2006–2007 | Clube Atlético Lemense ‏ |  |  |  |  |
| 2008 | Sociedade Esportiva Itapirense ‏ |  |  |  |  |
| 2009 | بوتافوغو اس بي |  |  |  |  |
| 2009 | أتلتيكا فرانكانا ‏ |  |  |  |  |
| 2010–2011 | ريد بل برازيل | 7 | (0) |  |  |
| 2012 | نادي نوروستي الرياضي | 12 | (0) |  |  |
| 2012–2013 | فييرينسي | 31 | (3) |  |  |
| 2013 | PSFC Chernomorets Burgas ‏ | 7 | (0) |  |  |
| 2014 | لاجيادينزي | 13 | (0) |  |  |
| 2014 | تريزه | 11 | (1) |  |  |
| 2015 | يبيرانغا | 0 | (0) |  |  |
| 2015–2016 | تاركسيين راينباوز | 27 | (2) |  |  |
| 2016–2018 | بالزان | 39 | (1) |  |  |
| 2019– | أسوسياو أتليتيكا إنترناسيونال ‏ | 1 | (0) |  |  |
| 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  وهو محدث في 25 أبريل 2019. | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  وهو محدث في 25 أبريل 2019. | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  وهو محدث في 25 أبريل 2019. | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  وهو محدث في 25 أبريل 2019. | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  وهو محدث في 25 أبريل 2019. |  |
أوليفيرا هو لاعب كرة قدم برازيلي في مركز قلب الدفاع، ولد في 20 أغسطس 1985 في ساو فيسنتي في البرازيل. لعب مع ريد بل برازيل ونادي بوتافوغو اس بي ونادي تريزه ونادي فييرينسي ونادي لاجيادينزي ونادي موجي ميريم.
مراجع

↑  "Черноморец подписа с бразилски защитник" (بالبلغارية). gong.bg. 1 Jul 2013. Archived from the original on 2022-01-15.
وصلات خارجية

أوليفيرا (لاعب كرة قدم) على موقع Soccerway.com (الإنجليزية)
بوابة أعلام
بوابة البرازيل
بوابة كرة القدم
بسكولاتة

بسكولاته
| 0 | 1 |
| --- | --- |
البلد:  حي الجامعة،بغداد ،العراق
التأسيس:  1953 
النوع:  مقاولة 
المقر الرئيسي:  بغداد 
| 0 | 1 |
| --- | --- |
الصناعة:  صناعة الغذاء 
المنتجات:  البسكويت و شوكولاتة
تعديل - تعديل مصدري - تعديل ويكي بيانات
معمل بسكولاتة (بالإنجليزية: Biscolata)‏ كان من أبرز معامل إنتاج الشوكولاتة والبسكويت في العراق، يقع مقابل حي الجامعة في بغداد، تأسس المعمل عام 1953م والذي اغلق في عام 1990م، وقد منحت بموجب امتياز من شركة نستله في الشرق الاوسط السويسرية، واعتبر أحد أوائل معامل الشوكولاتة في الوطن العربي، اشتهر بإنتاج مجموعة متنوعة من البسكويت والحلويات والشوكولاتة، أبرزها نساتل "شمائل" وشوكولاتة "نحلة" التي لاقت شعبية واسعة في العراق.
التاريخ

تأسس معمل بسكولاتة في فترة الثلاثينيات -الخمسينات من القرن العشرين، خلال فترة النمو الصناعي في العراق، وقدم منتجاته بجودة عالية تحت إشراف شركة نستله، استمر الإنتاج في المعمل حيث تراجع النشاط الصناعي بسبب الأوضاع الاقتصادية والحصار الذي كان مفروض على العراق وتم إغلاقه بعد عام 1990م.
أصل التسمية

يقال ان أصل تسمية  بسكولاتة  بهذا الاسم بسبب لإنتاجه البسكويت والشوكولاتة فسمي بهذا الاسم بجمع كلمة (بسكو) التي من البسكويت و (لاتة) التي من الشوكولاتة فتشكل لنا كلمة (بسكو + لاتة) اسم بسكولاتة.
الإغلاق والإرث

بسبب الحصار الاقتصادي الذي فُرض على العراق في التسعينيات، توقفت الشركة عن الإنتاج وتم إغلاق المعمل. على الرغم من ذلك، ظلت العلامة التجارية "بسكولاتة" رمزًا للحنين إلى فترة من التميز الصناعي في العراق. المنطقة التي كان يقع فيها المعمل تُعرف اليوم باسم "تقاطع بسكولاتة"، وتضم العديد من المحلات التجارية والمجمع السكني، ولا يزال مصير المعمل المهجور مجهولًا حتى اليوم ولكن موجود على المعمل لافته مكتوب عليها (الشركة والأرض والمعدات ليست للبيع) بخط كبير والى وقتنا الحاضر لا احد يعرف مصير هذا المعمل المركون.
المنتجات

كان المعمل ينتج مجموعة متنوعة من الشوكولاتة والبسكويت، من بينها:
نساتل "شمائل".
شوكولاتة "نحلة".
بسكويتات بنكهات مختلفة:
شوكولاتة بالبندق.
شوكولاتة بالبرتقال.
شوكولاتة بالفراولة.
شوكولاتة بالليمون.
بسكويت نيس.
بسكويت سارة.
بسكويت عنتره (مغطس بالشكلة).
بسكويت ماو ماو.
بسكويت ماري.
والعديد من الاصناف التي أنتجتها بسكولاته ايضاً ومثل معجنات عربية برزاق: بالسمسم والفستق التي تم اصدارها عام 1980م شباط وكان الوزن التقريبي 500 غم.
تسمم الميثانول الإسباني

تسمم الميثانول الإسباني
| 0 | 1 |
| --- | --- |
النوع:  تسمم بالميثانول  — food scandal   
التاريخ:  1963 
المكان:  جزر الكناري منطقة جليقية 
البلد:   إسبانيا الفرانكوية 
السبب:  ميثانول 
الوفيات:   51    
الإصابات:   9 عمى 
تعديل - تعديل مصدري - تعديل ويكي بيانات
تسمم الميثانول الإسباني (بالإسبانية: Caso del metílico) حدث في أوائل عام 1963 عندما باع تاجر كحول روجيليو أغيار من أورينسي جليقية في إسبانيا مشروبات تحتوي على كميات خطيرة من الميثانول. كوب واحد من الشراب كان كافياً للقتل أو العمى، الإحصاء الرسمي للضحايا هو 51 قتيلاً و9 مكفوفين، لكن تقديرات عدد الضحايا تتراوح بين 1.000 و5.000 قتيل.
حصل روجيليو أغيار على 75.000 لتر من الميثانول، والتي استخدمتها لإنتاج المشروبات المختلطة. كانت الصفقة مفيدة للغاية، حيث كان الميثانول أرخص بكثير من الكحول الإيثيلي الحقيقي. باع روجيليو أغيار الميثانول إلى شركة من فيغو تُدعى لاغو إي هيغوس.
لوحظت الوفيات الأولى في لانزاروت في فبراير. بدأت المفتشة الصيدلانية البلدية ماريا إليسا ألفاريز أوبايا بالتفكير في إمكانية التسمم، عندما لاحظت أن أربعة ضحايا كانوا في نفس الحفلة. قامت بتحليل مشروباتهم وأكدت أن هذه حالة تسمم بالميثانول. على الرغم من أن الصيدلي نشر تحذيرات، فقد أصيب عدد أكبر من الناس بالتسمم، وتوفي إجمالاً 16 شخصًا في جزر لانزاروت ولا جوميرا وتينيريفي الكناري. وفي الوقت نفسه تم تسجيل وفيات جديدة يوميًا في البر الرئيسي لإسبانيا في جليقية.
حُكم على رجال الأعمال بالسجن لمدة تتراوح بين 1 و20 عامًا بتهمة تعريض الصحة العامة للخطر. كان من المفترض أن يحصل الضحايا على تعويضات، لكن بسبب حالات الإفلاس لم يحصلوا على المال.
قام الصحفي والكاتب الجاليكي فرناندو رودريغيز مينديز بالتحقيق في هذه القضية لمدة خمس سنوات ونشر العديد من الكتب التي أعادت قصة المال والسم والموت إلى الوقت الحاضر.
غيفورغ سركسيان

| غيفورغ سركسيان | غيفورغ سركسيان |
| --- | --- |
معلومات شخصية  : معلومات شخصية  
الميلاد: 5 أكتوبر 1981   (44 سنة)   يريفان  
مواطنة:  أرمينيا 
الحياة العملية  : الحياة العملية  
المدرسة الأم: معهد الكوميتاس الحكومي في يريفان  
المهنة: قائد أوركسترا  
تعديل مصدري - تعديل  : تعديل مصدري - تعديل  
غيفورغ سركسيان هو موزع أرميني، ولد في 5 أكتوبر 1981.
مراجع

↑  "Opera.am". مؤرشف من الأصل في 2019-10-30.
↑  "Previous Award Winners". The Solti Foundation. مؤرشف من الأصل في 2019-02-28. اطلع عليه بتاريخ 2011-03-15.
↑  Gevorg Sargsyan نسخة محفوظة 24 فبراير 2017 على موقع واي باك مشين.
بوابة أرمينيا
بوابة أعلام
بوابة القرن 21
بوابة سنغافورة
خوارزميات تعلم الآلة

هناك عدة طرق تستخدم في تعليم الآلة. في هذا المقال نستعرض بعضا منها. ملاحظه أن بعض الصور المستخدمة لا تتبع حقوق الطبع والنشر ونحن نعتذر لذلك ولكن استخدمت لغرض المعرفة العلمية.
عنقدة البيانات (Data clustering)

عنقدة البيانات هي عملية وضع البينات في مجموعات متماثلة. خوارزمية العنقدة تقسم مجموعة من البيانات إلى عدة مجموعات. حيث أن التشابه بين النقاط ضمن مجموعة معينة أكبر من التشابه بين نقطتين ضمن مجموعتين مختلفتين. فكره تجمع البيانات هي فكره بسيطه في طبيعتها وهي قريبه جدا من الإنسان في طريقه تفكيره حيث اننا كلما تعاملنا مع كمية كبيرة من البيانات نميل إلى تلخيص الكم الهائل من البيانات إلى عدد قليل من المجموعات اوالفئات، وذلك من أجل تسهيل عمليه التحليل.خوارزميات التجمع تستخدم على نطاق واسع ليس فقط لتنظيم وتصنيف البيانات وانما هي مفيده لضغط البيانات وبناء نموذج ترتيب البيانات. حيث أنه إذا كان بإمكاننا أن نجد مجموعات من البيانات، فانه بالإمكان بناء نموذج للمشكلة على أساس تلك المجموعات. تسمی هذه الخوازميات بتحليل العناقيد
هناك عدد من التقنيات المستخدمة في عملية تجميع البيانات، ومن هذه التقنيات (الخوارزميات) التي سوف يتم الحديث عنها بشكل مفصل:
عنقدة البيانات (Data clustering) > خوارزمية العنقدة الضبابية والوسطاء المتعددين (Fuzzy C-means Clustering)

ال (Fuzzy C-means Clustering) تعتمد على الفكرة الأساسية من ال (k-means Clustering)، مع فارق واحد هو أن في ال (FCM) كل نقطة بيانات تنتمي إلى مجموعة على درجة من عضوية الصف، في حين أن كل نقطة بيانات في ال (KM) اما أن تنتمي المجموعة أو لا تنتمي.
توظف ال (FCM) تقسيم عشوائي (ضبابي)، كما أنه يمكن لنقطة معينة أن تنتمي لعدة مجموعات مع درجة من الانتماء التي يحددها عضوية الصفوف بين 0 و 1.
يسمح لمصفوفة العضوية (U) أن تكون فيها قيم العناصربين 0 و 1. مع ذلك، حاصل جمع درجات انتماء نقطة بيانات لجميع المجموعات دائما يعادل:
كما أن ال (Cost Function) لل (FCM) هو:.
حيث أن uij تكون بين 0 و 1، ci هي عبارة عن مركز التجمع في المجموعة الضبابية i، هي المسافة الاقليدية بين مركز التجمع i ونقطة البيانات j، كما أن هي عبارة عن (weighting exponent).
هنالك شروط ضرورية لايصال ال (Cost Function) للحد الأدنى وهي:
تعمل هذه الخوارزمية بشكل متكررمن خلال الشرطين السابقين إلى أن لا يلاحظ أي تحسن. في عملية (batch mode)، تحدد ال (FCM) مراكز التجمع ci ومصفوفة العضوية U باستخدام الخطوات التالية:
وضع قيم ابتدائية عشوائية بين 0 و 1 في عناصر مصفوفة العضوية U
حساب مراكز التجمع الضبابي ci، حيث أن i=1,........,c.
حساب ال (Cost Function). ويتم التوقف اما إذا كانت نتيجة ال (Cost Function) ما دون قيمة تحمل معينة، أو أن التحسن في تلك النتيجة من خلال التكرار السابق ما دون حد معين.
حساب مصفوفة العضوية الجديدة U باستخدام المعادلة التالية:
كما هو الحال في ال (KM)، يعتمد أداء ال (FCM) على قيم مصفوفة العضوية الابتدائية؛ فمن المستحسن أن تنفذ هذه الخوارزمية عدة مرات، في كل مرة تكون البداية بقيم نقاط بيانات مختلف
عنقدة البيانات (Data clustering) > خوارزمية عنقدة التجمعات أو الجبل (Mountain Clustering)

(Mountain Clustering)هي طريقة بسيطة لإيجاد مراكز التجمعات بالاعتماد على حساب الكثافة من خلال ما يدعى بال (Mountain Function). كما يمكن استخدام هذه الطريقة لإيجاد مراكز التجمعات بشكل تقريبي، مما يسهل استخدامها كوسيلة ابتدائية قبل الدخول في مراحل تجميع أكثر تعقيدا.
في المرحلة الأولى من ال (Mountain Clustering) يتم تشكيل شبكة على البيانات في المستوى الديكارتي، حيث أن التقاطعات بين خطوط هذه الشبكة تشكل مراكز المجموعات.
المرحلة الثانية، يتم تتابع بناء ال (MF) والذي يمثل قياس كثافة البيانات. ذروة (ارتفاع) ال (MF) عند النقطة v؟V تعادل
حيث أن xi هي نقطة i من البيانات، وs هو ثابت تطبيقي محدد، يتبين من المعادلة السابقة أن قياس كثافة البيانات يتأثر بكل النقاط xi في مجموعة البيانات، وقياس كثافة البيانات يتناسب عكسيا مع المسافة بين نقاط البيانات xiو النقطة الموجودة في الv(MF. الثابت يحدد الذروة والانحدار لل (MF) الناتج.
المرحلة الثالثة تنطوي على اختيار مراكز التجمعات عن طريق هدم ال (MF) بشكل تسلسلي. يحدد مركز التجمع الأول ci من خلال اختيار النقطة التي لها أعلى قياس للكثافة. يتم تحديد مركز التجمع الثاني من خلال القضاء على تأثير التجمع الأول. ويتم ذلك من خلال إعادة تشكيل ال (MF)، ويتم تشكيل ال (MF) الجديد من خلال
القيمة الطروحة في المعادلة السابقة تزيل أثر المجموعة الأولى. من الملاحظ أن بعد عملية الطرح تقل قيمة ال (MF) الجديدة mnew(v) لتصل إلى الصفر عند v=c1.
بعد عملية الطرح، يتم اختيار مركز المجموعة الثانية من خلال تحديد النقطة التي يكون عندها أعلى قيمة لل(MF)الجديدة. تستمر هذه العملية حتى يتم تحديد عدد كاف من مراكز التجمع.
عنقدة البيانات (Data clustering) > خوارزمية ال (Subtractive Clustering)

المشكلة في طريقة التجمع السابقة (Mountain Clustering) ، هي أن العمليات الحسابية تزداد طرديا بازدياد أبعاد المشكلة؛ وذلك لأنه _وكما ذكر سابقا_ يتم تقييم ال (Mountain Function) عند كل نقطة تقاطع في الشبكة على مستوى البيانات.
استطاعت خوارزمية ال (Subtractive Clustering) حل هذه المشكلة، وذلك بترشيح عدد من نقاط البيانات لتكون مراكز للمجموعات، بدلا من استخدام نقاط تقاطع خطوط الشبكة، كما هو الحال في ال (MC). وهذا يعني أن العمليات الحسابية أصبحت تتناسب مع حجم المشكلة بدلا من أبعادها.
خوارزمية ال (Subtractive clustering)، هي عمليه تحديد مراكز المجموعات التي تجمعها صفه مشتركه بين كل الأعضاء دون العلم بعدد المجموعات الموجودة لدينا.
وتعتمد هذه الطريقة على حساب كثافه البيانات عند كل نقطة ضمن مستوى معين، فاذا كانت كل نقطة مرشحة لتكون مركز تجمع، فانه يمكن قياس كثافة البيانات عند النقطة xi من المعادلة التالية:
حيث أن raثابت موجب يمثل قطر دائرة حول كل نقطة، يتم حساب الكثافة داخل هذه الدائرة، وكلما كبر هذا القطر أصبح لدينا عدد اقل من المجموعات، وكلما قل القطر زاد عدد المجموعات.
تم اختيار المركز الأول xc1 والذي كانت كثافة البيانات عنده أعلى ما يمكن  Dc1 . بعد ذلك يتم حساب قيم الكثافات الجديدة عند كل نقطة xi من خلال
حيث أن rb ثابت موجب يمثل قطر دائرة حول كل نقطة، يتم حساب الكثافة داخل هذه الدائرة، وكلما كبر هذا القطر أصبح لدينا عدد اقل من المجموعات، وكلما قل القطر زاد عدد المجموعات. ودائما تكون قيمة rb أكبر من قيمة ra (غالبا يستخدم rb=1.5ra )، وذلك لتقليل قيم الكثافة عند النقاط المجاورة لنقطة المركز الأولى.
وتقوم خوارزمية ال (Subtractive clustering) بالخطوات التالية:
إيجاد نقطه معينه موجوده في المجال تكون عندها الكثافة عاليه_ ويتم حساب الكثافة من المعادلة الأولى_ ومن ثم اختيار نقطه معينه كمركز، وذلك عن طريق وجودها بين عدد كبير من النقاط المجاورة.
يتم حذف نقاط البيانات.
ثم تبحث الخوارزمية عن مركز جديد، وذلك عن طريق حساب قيم الكثافة للنقاط الأخرى_كما في المعادلة الثانية_، وتستمر هذه العملية حتى الانتهاء من كل النقاط، أو إيجاد عدد كاف (مناسب) من المجموعات.
أحد أبرز ميزات هذه الخوارزمية، هي أنها أكثر فعالية من الخوارزميات التي ذكرت سابقا، كما أنها الأسرع في تشكيل المجموعات.
تقييم خوارزميات التعليم > تقییم خورازمیات التعلیم بالاشراف (Supervised Learning Evaluation)

ال (Cross Validation) هو عبارة عن عمليات حسابية واحصائية لتقسيم البيانات والعينات (samples) إلى مجموعات فرعية. ويتم إجراء عملية التحليل في البداية على مجموعة فرعية واحدة، في حين نحتفظ بالمجموعات الفرعية الأخرى لاستخدامها لاحقا للتأكد من صحة التحليل الأولي.
المجموعة الفرعية الأولى يطلق عليها مجموعة التدريب(training set)، والمجموعات الفرعية الأخرى يطلق عليها مجموعات الاختبار والتحقق (testing and validation).
المشكلة في استخدام الطرق السابقة انها لاتعطي مؤشرا عن كيفية تصرف المعلم (Learner)، عندما يطلب منه التنبؤ حول البيانات التي لم تكن جاهزة حتى الآن. لاتقوم بعمليه التعميم لجميع البيانات المستقبلية
(not generalized).
يمكن التغلب على هذه المشكلة من خلال عدم استخدام مجموعة البيانات بالكامل في عمليه التدريب، بعض البيانات نقوم بحذفها قبل إجراء عملية التدريب، وبعد إجراء عملية التدريب، البيانات التي تم حذفها يتم استخدامها في عملية الاختبار، وذلك لحساب الأداء (performance)، وهذه هي الفكرة الرئيسية لل(Cross validation).
أنواع ال (Regression)
(linear regression)
سمي بالخطي لان العلاقة بين كل من المتغير x والمتغير y هي خطية، في هذه الحالة يتم محاولة إيجاد خط يصنف حميع نقاط البيانات.
(Quadratic regression)
سمي بذلك لانه متعلق بالمعادلات التربيعية من الدرجة الثانية، ويمثل منحنى يصنف نقاط بيانات معينة، ويحقق نتائج أفضل من ال (Linear regression).
(Piecewise linear nonparametric regression)
في هذا النوع يتم تصنيف نقاط البيانات حسب وجودها في مستوى البيانات، والمشكلة في هذه الطريقة أنها صعبة التطبيق، كما أنه لا يمكن تعميمها لجميع البيانات، لان جميع البيانات تستخدم في عملية التدريب.
الشكل2.1: أنواع ال (Regression)، (أ) (linear regression)، (ب) (Quadratic regression)، (ج)(Piecewise linear nonparametric regression)
طرق ال (Cross Validation)
تقييم خوارزميات التعليم > تقییم خورازمیات التعلیم بالاشراف (Supervised Learning Evaluation) > التقييم بالتقسيم النسبي لمجموعة البيانات split validation

هي من ابسط الطرق المستخدمة في ال (Cross Validation)، حيث أن البيانات تقسم إلى مجموعتين، المجموعة الأولى تستخدم للتدريب والثانية للاختبار، وبعد ذلك يتم تحديد ال (Regression) وفقا للبيانات المستخدمة في عملية التدريب، بعد ذلك ينكن تخمين أداء هذه الطريقة وتحديد نسبة الخطأ(error) من خلال البيانات المستخدة للاختبار.
ملاحظه: هناك اختلاف وتباين كبير في تقييم طرق ال (Cross Validation)، ويعتمد ذلك على نوع النقاط التي تم اختيارها في عملية التدريب والاختبار والطريقة التي يتم فيها تقسيم البيانات.
ميزاتها:
بسيطة التنفيذ.
لا تحتاج إلى وقت كبير في عمليه الحساب.
سيئاتها:
تضيع جزء من بيانات التدريب، حيث يتم الزالة 30% من البيانات واستخدامها في عملية الاختبار.
طريقة عمل الخوارزمية
اختيار 30% من البيانات بشكل عشوائي لاستخدامها في عملية الاختبار.
استخدام كا تبقى من البيانات في عملية التدريب.
إجراء عملية ال (regression).
تخمين وحساب الأداء المستقبلي للعمليه بناء على البيانات المستخدمة في عمليه الاختبار.
الخطوة الأولى والثانية:
كما يظهر لدينا في الشكل 2.2 أن النقاط باللون الأحمر تستخدم للاختبار. والنقاط باللون الأزرق تستخدم للتدريب.
الخطوة الثالثة:
إجراء عملية (Regression) على مجموعة البيانات المستخدمة للتدريب،
لاحظ وجود خط التصنيف الأخضر في الشكل 2.3.
الخطوة الرابعة:
تخمين أداء هذه الطريقة من خلال النقاط المستخدمة في عملية الاختبار. يمكننا بعد ذلك حساب
نسبة الخطأ (Mean Square Error) لمعرفه أي من الطرق أفضل في استخدامها.
من خلال تطبيق الخطوات السابقة على أنواع ال (Regression) الأخرى يتبين لدينا ما يلي:
عند مقارنة نتائج الأنواع الثلاثة يتبين ان الخطأ عند ال (Quadratic regression) اقل شيء وهنا نعتبرها الأفضل.
ملاحظه: عند تكرار العملية على نقاط أخرى لايشترط ان تكون النتيجة كما سبقت وانما من الممكن ان تختلف بناء على طريقة تقسيم البيانات بين مجموعتي التدريب والاختبار.
تقييم خوارزميات التعليم > تقییم خورازمیات التعلیم بالاشراف (Supervised Learning Evaluation) > ترك عنصر خارجا Leave one out

الفكرة الرئيسية من هذه الطريقة هو أننا نقوم بالتدريب عدة مرات باستخدام كل النقاط، باستثناء نقطة واحدة تستخدم للاختبار، وفي كل مرة يتم استخدام نقطة أخرى لعملية الاختبار.
طريقة عمل الخوارزمية:
•لكل عينة k في المجموعة R.
•نقوم بحذف إحداثيات النقطة (Xk ،Yk) من المجموعة.
•نقوم بعمليه التدريب على باقي النقاط في المجموعة.
•نقوم بحساب الخطأ (MSE) الناتج من هذه النقطة (Xk ،Yk).
•نقوم بتكرار من 1 – 4 لكل النقاط الموجودة في المجموعة R.
الخطوة الأولى:
كما نرى في الشكل 2.5، النقطة باللون الأحمر تمثل نقطة الاختبار.
الخطوة الثانية:
حذف إحداثيات النقطة (Xk ،Yk) من المجموعة R قبل القيام بعملية التدريب، كما في الشكل 2.6.
الخطوة الثالثة:
نقوم بعملية التدريب على النقاط المتبقية في المجموعة R، كما يظهر في الشكل 2.7.
الخطوة الرابعة:
حساب نسبة الخطأ (MSE) الناتج من النقطة (Xk ،Yk)، لاحظ الشكل 2.8.
الخطوة الخامسة:
•تكرار الخطوات الأربعة (1 – 4) لكل النقاط الموجودة في المجموعة R كما هو في الشكل 2.9.
•حساب الخطأ (MSE) الناتج من جميع النقاط.
تكرار الخطوات على الأنواع لأخرى من ال (Regression)
عند المقارنة بين الطرق الثلاثة تبين ان اقل نسبة خطأ هوعند استخدام ال (LinearRegression)، وهي الأفضل في عمليه التدريب.
ميزات استخدام ال (Leave one out):
•لاتضيع أي جزء من البيانات عند إجراء عمليه التدريب لان نقطه واحده تستخدم في عمليه الاحتبار في كل مرة.
سيائتها:
•عمليه تطبيق هذه الطريقة مكلفه مقارنه بالطرق الأخرى، لأنه يتم تكرار العمليات الحسابية عدة مرات بناء على عدد النقاط.
تقييم خوارزميات التعليم > تقییم خورازمیات التعلیم بالاشراف (Supervised Learning Evaluation) > التقییم باستخدام التحزيم المتشابك (K-fold Cross Validation)

خلال هذه الطريقة يتم تقسيم البيانات بشكل عشوائي إلى k من المجموعات ومن ثم عملية التدريب لعدد k من المرات باستخدام جميع النقاط الموجودة باستثناء المجموعة k.
خطوات عمل الخوارزمية:
•تقسيم البيانات بشكل عشوائي إلى K من المجموعات.
•لكل مجوعه نقوم بالتدريب باستخدام كل النقاط التي لاتنتمي إلى هذه المجموعة.
•حساب مجموع نسبة الخطأ في هذه المجموعة.
•تكرار الخطوات من 2- 3 حتى ننتهي من جميع المجموعات.
•حساب الوسط(الmean) للمجموع الكلي للخطأ من كل المجموعات.
الخطوة الأولى:
تقسيم البيانات بشكل عشوائي إلى Kمن المجموعات.
في هذا المثال يتم تقسيم البيانات إلى ثلاث مجموعات، كما يظهر في الشكل 2.12.
المجموعة الأولى : اللون الأحمر
المجموعة الثانية : اللون الأزرق
المجموعة الثالثة : اللون الأخضر
الخطوة الثانية والثالثة:
في هذه المرحلة يتم تدريب جميع النقاط التي لا تنتمي إلى اللون الأحمر، كما هو في الشكل 2.13.
حساب نسبة الخطأ في هذه المجموعة.
الخطوة الرابعة:
تكرار الخطوة الثانية والثالثة حتى ننتهي من جميع المجموعات، كما هو في الشكل 2.14.
الخطوة الخامسة:
حساب الوسط للمجموع نسب الخطأ لكل المجموعات.
عند تطبيق هذه الخوارزمية على ال ((Piecewise linear nonparametric regression
وال ((quadratic regression فإن نسب الخطأ تكون كما يلي:
بعد المقارنة بين الطرق الثلاثة تبين ان اقل نسبة خطأ هوعند استخدام ال (Quadratic regression)، وهي الأفضل في عمليه التدريب
ميزات استخدام ال (K-fold cross validation)
•إذا تم اختيار القيمة الصحيحه للمتغير k، فانه يقلل استخدام البيانات في عملية الاختبار مقارنه مع
ال (test set method)، ويقلل من التكلفة مقارنه مع ال (leave one out method).
ملاحظة:
لايوجد نظرية ثابتة لاختيار قيمه k، لكن الشائع هو اختيار k=10.
مخطط تنيفذ خوارزمية K-fold cross validation
وصلات داخل ویکی

تعليم الآلة
تحليل العناقيد
أفضل هداف دولي في العالم 2005

أحرز اللاعب البرازيلي ادريانو لقب هداف العالم لعام 2005 برصيد 18 هدفا بحسب ما أعلن الاتحاد الدولي لتاريخ وإحصائيات كرة القدم.
وسجل ادريانو 10 أهداف مع المنتخب بالإضافة إلى 8 أهداف مع انتر ميلان في منافسات دوري أبطال أوروبا، وجاءت القائمة لابراز الهدافين خلال العام، كما هو موضح في الجدول التالي.
ادريانو هداف العالم لعام 2005
| التصنيف | لاعب | البلد | الإجمالي | اهدافه في المنتخب | اهدافه في الاندية | النادي |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | أدريانو |  البرازيل | 18 | 10 | 8 |  انتر ميلان |
| 2 | يلمر فيلاسكيز |  هندوراس | 15 | 13 | 2 |  ديبورتيفو أولمبيا |
| 3 | رونالدينهو |  البرازيل | 14 | 7 | 7 |  برشلونة |
| 4 | عماد متعب |  مصر | 14 | 7 | 7 |  الأهلي |
| 5 | جبريل سيسيه |  فرنسا | 13 | 5 | 8 |  ليفربول |
| 6 | عمرو زكي |  مصر | 12 | 12 | 0 |  الزمالك |
| 7 | جاريد بورغيتي |  المكسيك | 12 | 8 | 4 |  باتشوكا ،  بولتون |
| 8 | هرنان كرسبو |  الأرجنتين | 12 | 6 | 6 |  إيه سي ميلان،  تشيلسي |
| 9 | روبينهو |  البرازيل | 11 | 5 | 6 |  سانتوس،  ريال مدريد |
| 10 | لويس غارسيا |  إسبانيا | 11 | 3 | 8 |  ليفربول |
| 11 | أندري شيفتشينكو |  أوكرانيا | 11 | 2 | 9 |  إيه سي ميلان |
:
مواضيع ذات صلة

أفضل هدّاف العالم
كرة قدم
رياضة
وصلات خارجية

الموقع الرسمــي
| ع ن هداف العالم حسب تصنيف الاتحاد الدولي لتاريخ وإحصاءات كرة القدم | ع ن هداف العالم حسب تصنيف الاتحاد الدولي لتاريخ وإحصاءات كرة القدم |
| --- | --- |
 1957: دي ستيفانو  1958: فونتين  1959: دي ستيفانو  1960: غاليك  1962: بيليه  1963: بيليه  1964: بيني  1965: أوزيبيو  1966: أونيجا  1967: مولر  1968: شبيغلر  1969: فلودزيميرز  1970: مولر  1971: مولر  1972: مولر  1973: مولر  1979: حسين سعيد  1981: زيكو  1984: بلاتيني  1989: أحمد راضي  1991: بابان  1992: بيركامب  1993: العويران  1994: ستويتشكوف  1995: كلينسمان  1996: دائي  1997: باقري  1998: الهويدي  1999: راؤول  2000: ريفالدو  2001: الضابط  2002: نستلروي  2003: هنري  2004: دائي  2005: أدريانو  2006: سوازو  2007: مبوتو  2008: سيلفا  2009: أوكازاكي  2010: المطوع  2011: ميسي  2012: ميسي  2013: ك.رونالدو  2014: ك.رونالدو  2015: ليفاندوفسكي  2016: ك.رونالدو  2017: ك.رونالدو  2018: بغداد بونجاح  2019: ك.رونالدو  2020: لوكاكو :  1957: دي ستيفانو  1958: فونتين  1959: دي ستيفانو  1960: غاليك  1962: بيليه  1963: بيليه  1964: بيني  1965: أوزيبيو  1966: أونيجا  1967: مولر  1968: شبيغلر  1969: فلودزيميرز  1970: مولر  1971: مولر  1972: مولر  1973: مولر  1979: حسين سعيد  1981: زيكو  1984: بلاتيني  1989: أحمد راضي  1991: بابان  1992: بيركامب  1993: العويران  1994: ستويتشكوف  1995: كلينسمان  1996: دائي  1997: باقري  1998: الهويدي  1999: راؤول  2000: ريفالدو  2001: الضابط  2002: نستلروي  2003: هنري  2004: دائي  2005: أدريانو  2006: سوازو  2007: مبوتو  2008: سيلفا  2009: أوكازاكي  2010: المطوع  2011: ميسي  2012: ميسي  2013: ك.رونالدو  2014: ك.رونالدو  2015: ليفاندوفسكي  2016: ك.رونالدو  2017: ك.رونالدو  2018: بغداد بونجاح  2019: ك.رونالدو  2020: لوكاكو 
بوابة كرة القدم
براهين وجود الله (كتاب)

يتناول هذا الكتاب قضية دلائل إثبات وجود الخالق، حيث بدأ المؤلف وهو الدكتور سامي عامري بمدخل معرفي إلى سؤال الإيمان والإلحاد، ثم ذكر برهان النفس، ثم ذكر آيات الله في وجود الوجود، ثم آيات الله في نظم الكون، حيث ذكر برهان النظم الدقيق، وبرهان النظم في عالم الأحياء، وبرهان النظم الأحيائي، والجمال الشفيف.
مراجع

↑  Cherry-Tech. "براهين وجود الله.. في النفس والعقل والعلم". المستودع الدعوي الرقمي. اطلع عليه بتاريخ 2024-12-30.
بوابة القرن 21