stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
كينيث إي. تايلر

| كينيث إي>  تايلر | كينيث إي>  تايلر |
| --- | --- |
 :  
 معلومات شخصية :  معلومات شخصية 
الميلاد: 13 ديسمبر 1931   (93 سنة)  
مواطنة:  الولايات المتحدة  
 الحياة العملية  :  الحياة العملية  
المهنة: مصمم مطبوعات،  وطباع  
اللغات: الإنجليزية  
مجال العمل: طباعة حجرية  
تعديل مصدري - تعديل  : تعديل مصدري - تعديل  
كينيث إي. تايلر (بالإنجليزية: Kenneth E. Tyler)‏ هو مصمم مطبوعات أمريكي، ولد في 13 ديسمبر 1931.
مراجع

↑  Armstrong, Elizabeth & Gilmour, Pat (1987). Tyler Graphics: catalogue raisonné 1974–1985. Walker Art Center, Minneapolis.
↑  Kinsman, Jane (2002). The Art of Collaboration: The Big Americans. National Gallery of Australia, Canberra.
↑  Kinsman, Jane (2002). The Art of Collaboration: The Big Americans. National Gallery of Australia, Canberra
وصلات خارجية

| ضبط استنادي  | ضبط استنادي  |
| --- | --- |
دولية:  المُعرِّف مُتعدِّد الأوجه (FAST)  الاسم المعياري الدولي (ISNI)  ملف الضبط الاستنادي الافتراضي الدَّولي (VIAF)  مركز المكتبة الرقمية على الإنترنت (WC Entities) 
وطنية:  المكتبة الوطنية الفرنسية (BnF)  الملف الاستنادي المتكامِل (GND)  مكتبة الكونغرس (LCNAF)  قاعدة البيانات الوطنية التشيكية (NLCR AUT)  المَكنز الوطني للمؤلِّفين (NTA) 
فنية:  متحف الفن الحديث (MoMA)  قائمة الاتحاد لأسماء الفنانين (ULAN) 
أخرى:  النظام الجامعي للتوثيق (IdRef) 
بوابة الولايات المتحدة
بوابة أعلام
فيلادلفيا دائما مشمسة (الموسم الحادي عشر)

لمعانٍ أخرى، طالع فيلادلفيا دائما مشمسة (توضيح).
| فيلادلفيا دائماً مشمسة (الموسم الحادي عشر) | فيلادلفيا دائماً مشمسة (الموسم الحادي عشر) |
| --- | --- |
غلاف الموسم الحادي عشرغلاف الموسم الحادي عشر: غلاف الموسم الحادي عشرغلاف الموسم الحادي عشر
البلد: الولايات المتحدة
عدد الحلقات: 10 حلقات
الإصدار: الإصدار
القناة:  إف إكس إكس
تاريخ البثّ: 6 يناير - 9 مارس، 2016
التسلسل الزمني: التسلسل الزمني
→ سبقه الموسم العاشر تبعه ← الموسم الثاني عشر: → سبقه الموسم العاشر تبعه ← الموسم الثاني عشر
قائمة حلقات فيلادلفيا دائما مشمسة: قائمة حلقات فيلادلفيا دائما مشمسة
الموسم الحادي عشر من المُسلسل الكوميدي الأمريكي فيلادلفيا دائماً مشمسة، بدأ عرضهُ في 6 يناير، 2016، على قناة FXX. وتكون من 10 حلقات، إنتهى عرضهُ في 9 مارس، 2016.
الممثلين والشخصيات > شخصيات رئيسية

تشارلي داي بدور – تشارلي كيلي (10 حلقات)
غلين هاورتون بدور – دينيس رينولدز (10 حلقات)
روب ماكيلهيني بدور – ماك (10 حلقات)
كايتلين اولسون بدور – دياندرا رينولدز (10 حلقات)
داني ديفيتو بدور – فرانك رينولدز (10 حلقات)
الممثلين والشخصيات > شخصيات متكررة

ماري إليزابيث إليس بدور – النادلة (2 حلقتان)
لانس باربربدور – بيل بونديروسا (2 حلقتان)
ديفيد هورنسبي بدور – ماثيو «ريكيتي كريكت» مارا (1 حلقة)
آرتيميس بيبداني بدور – آرتيميس (1 حلقة)
برايان أنغر بدور – المحامي (1 حلقة)
كاثرين ريتمان بدور – مورين بونديروسا (1 حلقة)
أندرو فريدمان بدور – العم جاك كيلي (1 حلقة)
ثيسي سيرفس بدور – مارغريت ماكبويل (1 حلقة)
جيمي سيمبسون بدور – ليام ماكبويل (1 حلقة)
نايت موني بدور – رايان ماكبويل (1 حلقة)
ماري لين راجسكوب بدور – غايل ذا سنايل (1 حلقة)
ليني ستيوارت بدور – السيدة. كيلي (1 حلقة)
ساندي مارتن بدور – السيدة. ماكدونالد (1 حلقة)
برايان أنغر بدور – المحامي (1 حلقة)
ترافيس شولت بدور – بين الجندي (1 حلقة)
رودي بايبر بدور – ذا مانياك (1 حلقة)
ديف فولي بدور – المدير ماكلنتاير (1 حلقة)
الممثلين والشخصيات > ضيوف الحلقات

أندي باكلي بدور – أندي
دين كاميرون بدور – دريسكو
كورتني غاينس بدور – روتش
كيفن فارلي بدور – تركي
ريتشارد غريكو
ريجينالد فيلجونسون بدور – القاضي ميلفوي
غييرمو ديل تورو بدور – بابي ماكبويل
براين دويل-موراي بدور – كابتن غارسيا
توك واتكنس بدور – سكوت
برايان كوغمان
الحلقات

طالع أيضًا: قائمة حلقات فيلادلفيا دائما مشمسة
| تسلسل إجمالي | تسلسل الموسم | عنوان الحلقة "بالإنجليزية" | إخراج | كتابة | تاريخ العرض | رمز الإنتاج | عدد المشاهدين  (بالمليون) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 115 | 1 | "Chardee MacDennis 2: Electric Boogaloo" | هيث كولينز | روب ماكيلهيني وتشارلي داي | 6 يناير 2016 (2016-01-06) | XIP11005 | 0.716 |
| 116 | 2 | "Frank Falls Out the Window" | هيث كولينز | ديفيد هورنسبي | 13 يناير 2016 (2016-01-13) | XIP11004 | 0.511 |
| 117 | 3 | "The Gang Hits the Slopes" | هيث كولينز | ديف وجون تشيرنين | 20 يناير 2016 (2016-01-20) | XIP11001 | 0.609 |
| 118 | 4 | "Dee Made a Smut Film" | تود بيرمان | إيريك ليجين | 27 يناير 2016 (2016-01-27) | XIP11006 | 0.478 |
| 119 | 5 | "Mac & Dennis Move to the Suburbs" | تود بيرمان | هانتر كوفينغتون | 3 فبراير 2016 (2016-02-03) | XIP11010 | 0.563 |
| 120 | 6 | "Being Frank" | هيث كولينز | سكوت ماردر | 10 فبراير 2016 (2016-02-10) | XIP11002 | 0.536 |
| 121 | 7 | "McPoyle vs. Ponderosa: The Trial of the Century" | تود بيرمان | كونور غالفن | 17 فبراير 2016 (2016-02-17) | XIP11009 | 0.531 |
| 122 | 8 | "Charlie Catches a Leprechaun" | هيث كولينز | جون سيلبيرمان | 24 فبراير 2016 (2016-02-24) | XIP11003 | 0.515 |
| 123 | 9 | "The Gang Goes to Hell" | تود بيرمان | ديفيد هورنسبي وسكوت ماردر | 2 مارس 2016 (2016-03-02) | XIP11007 | 0.485 |
| 124 | 10 | "The Gang Goes to Hell: Part Two" | تود بيرمان | ديفيد هورنسبي وسكوت ماردر | 9 مارس 2016 (2016-03-09) | XIP11008 | 0.460 |
مراجع

↑  It's Always Sunny in Philadelphia، 4 أغسطس 2005، مؤرشف من الأصل في 2018-02-11، اطلع عليه بتاريخ 2016-07-02
↑  Porter، Rick (7 يناير 2016). "Wednesday cable ratings: 'AHS: Hotel' returns, plus 'It's Always Sunny,' 'Alaskan Bush People'". TV by the Numbers. مؤرشف من الأصل في 2016-09-19. اطلع عليه بتاريخ 2016-01-07.
↑  Porter، Rick (14 يناير 2016). "Wednesday cable ratings: 'AHS: Hotel' finale rises, plus 'Duck Dynasty,' 'Mob Wives'". TV by the Numbers. مؤرشف من الأصل في 2016-09-19. اطلع عليه بتاريخ 2016-01-14.
↑  Welch، Alex (21 يناير 2016). "Wednesday cable ratings: 'Duck Dynasty' and 'The Challenge: Bloodlines' rise". TV by the Numbers. مؤرشف من الأصل في 2016-06-26. اطلع عليه بتاريخ 2016-01-21.
↑  Metcalf، Mitch (28 يناير 2016). "SHOWBUZZDAILY's Top 150 Wednesday Cable Originals & Network Update: 1.27.2016". ShowBuzzDaily. مؤرشف من الأصل في 2019-05-21. اطلع عليه بتاريخ 2016-01-28.
↑  Welch، Alex (4 فبراير 2016). "Wednesday cable ratings: 'Duck Dynasty' stays strong, 'The Challenge: Bloodlines' rises". TV by the Numbers. مؤرشف من الأصل في 2016-09-15. اطلع عليه بتاريخ 2016-02-04.
↑  Welch، Alex (11 فبراير 2016). "Wednesday cable ratings: 'Mob Wives' rises, 'Duck Dynasty' stays steady". TV by the Numbers. مؤرشف من الأصل في 2016-06-26. اطلع عليه بتاريخ 2016-02-11.
↑  Welch، Alex (18 فبراير 2016). "Wednesday cable ratings: College basketball reigns supreme". TV by the Numbers. مؤرشف من الأصل في 2016-06-29. اطلع عليه بتاريخ 2016-02-19.
↑  Welch، Alex (25 فبراير 2016). "Wednesday cable ratings: 'Broad City' falls, 'Mob Wives' stays steady". TV by the Numbers. مؤرشف من الأصل في 2016-06-28. اطلع عليه بتاريخ 2016-02-25.
↑  Welch، Alex (3 مارس 2016). "Wednesday cable ratings: 'Mob Wives' falls, 'Broad City' stays steady". TV by the Numbers. مؤرشف من الأصل في 2016-09-15. اطلع عليه بتاريخ 2016-03-03.
↑  Metcalf، Mitch (10 مارس 2016). "SHOWBUZZDAILY's Top 150 Wednesday Cable Originals & Network Update: 3.9.2016". ShowBuzzDaily. مؤرشف من الأصل في 2019-03-21. اطلع عليه بتاريخ 2016-03-10.
وصلات خارجية

قائمة حلقات فيلادلفيا دائما مشمسة  على قاعدة بيانات الأفلام على الإنترنت
| ع ن فيلادلفيا دائما مشمسة | ع ن فيلادلفيا دائما مشمسة | ع ن فيلادلفيا دائما مشمسة |
| --- | --- | --- |
روب ماكيلهيني - غلين هاورتون: روب ماكيلهيني - غلين هاورتون
| الشخصيات |  (قائمة الشخصيات)  ماك  تشارلي كيلي  دينيس رينولدز  دي رينولدز  فرانك رينولدز  |  |
| المواسم |  (قائمة الحلقات)  الموسم 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  |  |
بوابة تلفاز
بوابة الولايات المتحدة
باولا دياز

| باولا دياز>  معلومات شخصية  | باولا دياز>  معلومات شخصية  |
| --- | --- |
الميلاد: 18 يناير 1992   (32 سنة)   مدينة مكسيكو  
مواطنة:  المكسيك  
 الحياة العملية  :  الحياة العملية  
المهنة: تريثلت  
اللغات: الإسبانية  
الرياضة: السباق الثلاثي  
تعديل مصدري - تعديل  : تعديل مصدري - تعديل  
باولا دياز (بالإسبانية: Paola Díaz)‏ هي تريثلت مكسيكية، ولدت في 18 يناير 1992 في مدينة مكسيكو في المكسيك.
مراجع

↑  Delegación Mexicana - Juegos Centroamericanos y del Caribe 2014 Veracruz نسخة محفوظة 27 أكتوبر 2015 على موقع واي باك مشين.
↑  "Paola Diaz: Triathlon Athlete Profile". Toronto 2015. مؤرشف من الأصل في 2016-03-04. اطلع عليه بتاريخ 2015-07-13.
بوابة أعلام
بوابة المرأة
بوابة المكسيك
أنجيلا نيكودينوف

أنجيلا نيكودينوف (البلغارية: Анжела Никодинов ؛ من مواليد 9 مايو 1980) لاعبة متزلجة فنية بلغارية أمريكية. كانت بطلة القارات الأربع لعام 2000 وفازت بأربع ميداليات في سلسلة الجائزة الكبرى ، بما في ذلك الميدالية الذهبية في بطولة سكيت أمريكا 2004
نشأتها وحياتها الخاصة

ولدت أنجيلا نيكودينوف في سبارتانبورغ بولاية ساوث كارولينا ، وانتقلت مع عائلتها إلى جنوب كاليفورنيا عندما كانت طفلة. نشأت في سان بيدرو ، لوس أنجلوس ، كاليفورنيا. هي ابنة مهاجرين بلغاريين وتتحدث اللغة البلغارية بطلاقة.
زوجت نيكودينوف والمتزلج الفني البلغاري إيفان دينيف في يوليو 2008. ولدت ابنتهما أودريانا في مايو 2012.
ستيفان ميلوجيفيتش (لاعب كرة قدم صربي)

لمعانٍ أخرى، طالع ستيفان ميلوجيفيتش (توضيح).
| ستيفان ميلوجيفيتش>  معلومات شخصية   | ستيفان ميلوجيفيتش>  معلومات شخصية   | ستيفان ميلوجيفيتش>  معلومات شخصية   | ستيفان ميلوجيفيتش>  معلومات شخصية   | ستيفان ميلوجيفيتش>  معلومات شخصية   |  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
الميلاد: 20 فبراير 1991   (33 سنة)   بريست  
الطول: 1.93 م (6 قدم 4 بوصة)
مركز اللعب: مدافع
الجنسية:  إسبانيا  صربيا  
|  مسيرة الشباب   |  مسيرة الشباب   |  مسيرة الشباب   |  مسيرة الشباب   |  مسيرة الشباب   |  |
| سنوات | فريق |  |  |  |  |
: ريال مايوركا
| المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  |  |
| سنوات | فريق | م. | (هـ.) |  |  |
| 2010–2012 | FK Teleoptik ‏  | 11 | (0) |  |  |
| 2012 | كوشيتسه | 1 | (0) |  |  |
| 2012–2013 | FK BSK Borča ‏ | 13 | (0) |  |  |
| 2013 | بيزانيا نوفي بلغراد ‏ | 4 | (0) |  |  |
| 2014 | أردريونيانز | 17 | (0) |  |  |
| 2014–2015 | غرينوك مورتون | 21 | (1) |  |  |
| 2015 | زلاتي مورافسي | 4 | (0) |  |  |
| 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  وهو محدث في 16 نوفمبر 2015. | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  وهو محدث في 16 نوفمبر 2015. | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  وهو محدث في 16 نوفمبر 2015. | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  وهو محدث في 16 نوفمبر 2015. | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  وهو محدث في 16 نوفمبر 2015. |  |
ستيفان ميلوجيفيتش (بالإسبانية: Stefan Milojević)‏ (20 فبراير 1991 في فرنسا - ) هو لاعب كرة قدم إسباني وصربي في مركز الدفاع. لعب مع نادي كوشيتسه وFK Teleoptik ‏ وأردريونيانز وFK BSK Borča ‏ وزلاتي مورافسي ونادي غرينوك مورتون وبيزانيا نوفي بلغراد ‏.
وصلات خارجية

ستيفان ميلوجيفيتش على موقع قاعدة بيانات كرة القدم.إي يو (الإنجليزية)
ستيفان ميلوجيفيتش على موقع Soccerbase.com (لاعب) (الإنجليزية)
ستيفان ميلوجيفيتش على موقع Soccerway.com (الإنجليزية)
بوابة أعلام
بوابة إسبانيا
بوابة صربيا
بوابة كرة القدم
كيم سونغ يون (ممثلة مواليد 1991)

| كيم سونغ يون (ممثلة مواليد 1991) | كيم سونغ يون (ممثلة مواليد 1991) |
| --- | --- |
 :  
 معلومات شخصية :  معلومات شخصية 
الميلاد: 23 يوليو 1991   (33 سنة)   كوريا الجنوبية  
مواطنة:  كوريا الجنوبية  
 الحياة العملية  :  الحياة العملية  
المهنة: ممثلة أفلام،  وممثلة  
اللغة الأم: الكورية  
اللغات: الكورية  
تعديل مصدري - تعديل  : تعديل مصدري - تعديل  
كيم سونغ يون (بالكورية: 김성은)‏ هي ممثلة كورية جنوبية. ولدت يوم 23 يوليو 1991 في سونغنام في كوريا الجنوبية.
مراجع

↑  "[우먼 동아일보] '미달이' 김성은 인생고백! 술과 우울증 벗어나 파격 연기 도전". 동아일보 (بالكورية). 19 Mar 2015. Retrieved 2024-11-04.
بوننانارو

بوننانارو، (بالإنجليزية: Bonnanaro)‏، هي بلدية، في مقاطعة ساساري، في إقليم سردينيا الإيطالي، وتقع على بعد حوالي 150 كم (93 ميل) شمال كالياري، وحوالي 30 كم (19 ميل) جنوب شرق ساساري.
السكان

في سنة 1861 بلغ عدد السكان 1٬175 نسمة، وتطور العدد ليصل في سنة 2011 لـ 1٬021 نسمة.
يظهر هذا المخطط البياني تطور النمو السكاني لـ بوننانارو
مراجع

↑    "صفحة  بوننانارو في GeoNames ID". GeoNames ID. اطلع عليه بتاريخ 2024-11-12.
↑  All demographics and other statistics: Italian statistical institute المعهد الوطني للإحصاء.
↑  بيانات من موقع ISTAT - Istituto nazionale di statistica (ISTAT)؛  اطلع عليه بتاريخ 28-12-2012. نسخة محفوظة 28 يوليو 2019 على موقع واي باك مشين.
| ع ن سردينيا · بلديات مقاطعة سسارة | ع ن سردينيا · بلديات مقاطعة سسارة | ع ن سردينيا · بلديات مقاطعة سسارة |
| --- | --- | --- |
|  آجيوس  آجلينتو  ألا دي سردي  ألغيرو  أنيلا  أردارا  أرزاشينا  باديسي  باناري  بنيتوتي  بيركيدا  بيسودي  بوننانارو  بونو  بونورفا  بورتيجياداس  بوروتا  بوتيدا  بودوسو  بودوني  بولتي  بولزي  بورجوس  كالانجيانوس  كارجيجة  كاستلساردو  شيرمولي  كيارامونتي  كودرونجيانوس  كوسويني  إرولا  اسبورلاتو  فلوريناس  جيافي  جولفو أرانسي  ايلوري  ايتريدو  إتيري  لا مادالينا  لارو  لويري بورتو سان باولو  لوجوسانتو  لوراس  مارا  مارتيس  مونتيليون روكا دوريا  مونتي  موريس  نوجيدو سان نيكولو  نيولي  نولفي  أولبيا  اولميدو  أوسشيري  أوسيلو  أوسي  أوزيري  بادريا  بادرو  باولا  باتادا  بيرفوجاس  بلوجي  بورتو توريس  بوزوماجيوري  بوتيفيجاري  رومانا  سان تيودورو  سانتا ماريا كوجيناس  سانتا تيريزا جالورا  سانت أنتونيو دي جالورا  سسارة  سيديني  سيمستيني  سنوري  سيليجو  سورسو  ستينتينو  تيلتي  تيمبيو باوسانيا  تيرجو  ذيسي  تيسي  تورالبا  ترينيتا داجولتو ايفيجنولا  تولا  أوري  يوسيني  فالدوريا  فيدالفا  فيلانوفا مونتيليوني  |  آجيوس  آجلينتو  ألا دي سردي  ألغيرو  أنيلا  أردارا  أرزاشينا  باديسي  باناري  بنيتوتي  بيركيدا  بيسودي  بوننانارو  بونو  بونورفا  بورتيجياداس  بوروتا  بوتيدا  بودوسو  بودوني  بولتي  بولزي  بورجوس  كالانجيانوس  كارجيجة  كاستلساردو  شيرمولي  كيارامونتي  كودرونجيانوس  كوسويني  إرولا  اسبورلاتو  فلوريناس  جيافي  جولفو أرانسي  ايلوري  ايتريدو  إتيري  لا مادالينا  لارو  لويري بورتو سان باولو  لوجوسانتو  لوراس  مارا  مارتيس  مونتيليون روكا دوريا  مونتي  موريس  نوجيدو سان نيكولو  نيولي  نولفي  أولبيا  اولميدو  أوسشيري  أوسيلو  أوسي  أوزيري  بادريا  بادرو  باولا  باتادا  بيرفوجاس  بلوجي  بورتو توريس  بوزوماجيوري  بوتيفيجاري  رومانا  سان تيودورو  سانتا ماريا كوجيناس  سانتا تيريزا جالورا  سانت أنتونيو دي جالورا  سسارة  سيديني  سيمستيني  سنوري  سيليجو  سورسو  ستينتينو  تيلتي  تيمبيو باوسانيا  تيرجو  ذيسي  تيسي  تورالبا  ترينيتا داجولتو ايفيجنولا  تولا  أوري  يوسيني  فالدوريا  فيدالفا  فيلانوفا مونتيليوني  |  |
بوابة إيطاليا
بوابة جغرافيا
| 0 | 1 |
| --- | --- |
ضبط استنادي :  ملف الضبط الاستنادي الافتراضي الدَّولي (VIAF) 
في كومنز مواد ذات صلة بـ بوننانارو.
ميغيل غاليندو غارسيس

| ميغيل غاليندو غارسيس | ميغيل غاليندو غارسيس |
| --- | --- |
 :  
 معلومات شخصية :  معلومات شخصية 
الميلاد: 26 مارس 1981   (43 سنة)   وشقة  
مواطنة:  إسبانيا  
 الحياة العملية  :  الحياة العملية  
المهنة: متزلج جبال  
اللغات: الإسبانية  
الرياضة: التزحلف الألبي  
تعديل مصدري - تعديل  : تعديل مصدري - تعديل  
ميغيل غاليندو غارسيس (بالإسبانية: Miguel Galindo Garces)‏ هو متزحلق جبال الألب إسباني، ولد في 26 مارس 1981 في وشقة في إسبانيا.
مراجع

↑  "Solidaridad Digital – Los esquiadores paralímpicos se concentran en Madrid con la mirada puesta en Vancouver 2010" (بالإسبانية). Spain: Solidaridaddigital.es. 10 Nov 2009. Archived from the original on 2013-12-16. Retrieved 2013-01-21.
↑  "Jon Santacana Subcampeón de Europa – Esquí Adaptado" (بالإسبانية). Spain: Nevasport.com. Archived from the original on 2019-04-21. Retrieved 2013-01-21.
↑  "Solidaridad Digital – El Comité Paralímpico Español cree que el balance de los Juegos es "muy satisfactorio"" (بالإسبانية). Spain: Solidaridaddigital.es. 22 Mar 2010. Archived from the original on 2014-03-21. Retrieved 2013-01-27.
بوابة أعلام
بوابة ألعاب أولمبية
بوابة إسبانيا
بوابة رياضة
كينيث بورتر

| كينيث بورتر>  معلومات شخصية  | كينيث بورتر>  معلومات شخصية  |
| --- | --- |
تاريخ الميلاد: سنة 1905   
تاريخ الوفاة: سنة 1981  (75–76 سنة)  
مواطنة:  الولايات المتحدة  
 الحياة العملية  :  الحياة العملية  
المدرسة الأم: جامعة هارفارد  
المهنة: شاعر  
موظف في: جامعة إلينوي  ‏،  وكلية فاسار،  وجامعة ملبورن،  وجامعة أوريغون  
 بوابة الأدب:  بوابة الأدب
تعديل مصدري - تعديل  : تعديل مصدري - تعديل  
كينيث بورتر (بالإنجليزية: Kenneth Porter)‏ هو شاعر أمريكي، ولد في 1905، وتوفي في 1981.
مراجع

1 2  المُعرِّف متعدِد الأوجه لمصطلح الموضوع | Kenneth Wiggins Porter، QID:Q3294867
↑  "Kenneth Wiggins Porter". مؤرشف من الأصل في 2012-02-18. اطلع عليه بتاريخ أغسطس 2020. {{استشهاد ويب}}: تحقق من التاريخ في: |تاريخ الوصول= (مساعدة)
↑  archives.nypl.org نسخة محفوظة 12 مايو 2008 على موقع واي باك مشين.
وصلات خارجية

| ضبط استنادي  | ضبط استنادي  |
| --- | --- |
دولية:  المُعرِّف مُتعدِّد الأوجه (FAST)  الاسم المعياري الدولي (ISNI)  ملف الضبط الاستنادي الافتراضي الدَّولي (VIAF)  مركز المكتبة الرقمية على الإنترنت (WC Entities) 
وطنية:  المكتبة الوطنية الفرنسية (BnF)  الملف الاستنادي المتكامِل (GND)  المكتبة القومية الإسرائيلية (J9U)  مكتبة الكونغرس (LCNAF)  المكتبة القومية الأسترالية (NLA)  المَكنز الوطني للمؤلِّفين (NTA) 
بحثية:  مُتصفِّح المعلومات الأكاديمية "سيني" (CiNii) 
تراجم:  نفائس المكتبة القومية الأسترالية (NLA Trove) 
أخرى:  الشبكات الاجتماعية ونظام المحتوى المؤرشف (SNAC Ark)  النظام الجامعي للتوثيق (IdRef) 
بوابة الولايات المتحدة
بوابة أعلام
تعلم مراقب

تعلم مراقب
| 0 | 1 |
| --- | --- |
صنف فرعي من:  طريقة لتعلُّم الآلة 
جزء من:  تعلم الآلة 
يدرسه:  تعلم الآلة 
يستخدمه:  عالم بيانات 
نظام تصنيف حوسبة رابطة مكائن الحوسبة (2012):  10010259 
النقيض:  تعلم غير مراقب 
تعديل - تعديل مصدري - تعديل ويكي بيانات
التعلم بالإشراف  أو التعلم الاستقرائي أو التعلم المُوجَّه هو منهج في تعلم الآلة يقوم باستنتاج  تابع من مجموعة بيانات تدريبية موسومة labeled training data.  تتكون  بيانات التدريب من مجموعة من الأمثلة الواقعية (مثل بيانات مريض في المستشفى، قيمة الأسهم في البورصة إلخ). في التعلم تحت إشراف كل عينة تمثل شيء على أرض الواقع وتتكون زوج بيانات دخل وخرج تكون مدخلات (عادة متجه) والمطلوب التنبوء بقيمة الخرج (يسمى أيضا العلامة الإشرافية).خوارزمية التعلم بالاشراف تحلل بيانات التدريب وو ينتج تابع الاستدلال الذي يستخدم في تعيين الأمثلة الجديدة. السيناريو الأمثل تسمح خوارزمية لتحديد فئات العينات الغير مرئية (الجديدة تماما والتي لم تستخدم في مرحلة التدريب) بشكل صحيح. وهذا يتطلب تعميم خوارزمية التعلم باستخدام بيانات التدريب على العينات الجديدة حالات بطريقة «مقبولة» (انظر الاستقرائي التحيز).
الوظيفة الموازية في علم نفس الإنسان والحيوان غالبا ما يشار إليها  بمفهوم التعلم.
نظرة عامة

لحل مشكلة معينة من التعلم تحت الاإشراف يجب إتباع الخطوات التالية:
تحديد نوع أمثلة التدريب. قبل القيام بأي شيء آخر، يجب على المستخدم أن يقرر ما هو نوع من البيانات المستخدمة في مجموعة التدريب. في حالة تحليل خط اليد، على سبيل المثال، قد تكون حرف واحد مكتوب بخط اليد أو كلمة كاملة مكتوبة يدويا.
جمع مجموعة التدريب. مجموعة التدريب يجب أن تكون ممثلة في العالم الحقيقي باستخدام تابع. وهكذا مجموعة من المدخلات الكائنات التي تم جمعها والتي تتناظر مع مخرجات (فئات، أو وسوم)  التي أيضا  يتم جمعها سواء بالاستعانة بالخبراء أو عن طريق القياسات المخبرية.
تحديد طريقة تمثيل خصائص (قسمات) المدخلات لتابع التعلم. دقة التابع المُعلّم يعتمد بشدة على كيفية تمثيل الكائن المدخل. عادة يتم تحويل الكائن المدخل تتحول إلى متجه (متجه رياضي) من الخصائص، وهي عبارة عن مقادير عددية أو سلاسل حرفية محددة توصف الكائن المدخل،  عدد الخصائص يجب أن لا يكون كبير جدا، وهذا ما يصطلح بتسميته  لعنة الأبعاد، ولكن يجب أن تحتوي على ما يكفي من المعلومات للتنبؤ بدقة بقيم الخرج.
تحديد نوع وبنية خوارزمية التعلم. على سبيل المثال، قد يقوم المهندس باختيار طرق التعلم باستخدام شعاع الدعم الآلي أو أشجار القرار.
إكمال التصميم. تشغيل خوارزمية التعلم على مجموعة التدريب. بعض خوارزميات التعلم تحت إشراف تتطلب من المستخدم تحديد بعض معاملات (بارامترات) التحکم. هذه المعامالات يمكن تعديلها عن طريق تشغیل خورزمیات تحسین الأداء على مجموعة فرعية (تسمى مجموعه التحقق من الصحة) من مجموعة التدريب، أو عبر عبر التحقق من صحة.
تقييم دقة تابع التعلم. بعد التعديل والتعليم للمعاملات (البارامترات)،  قبل البدء بعملية التدريب يتم فصل مجموعة التدريب إلى مجموعتين الأولى تسمى مجموعة التعليم والأخرى مجموعة الفحص يتم اختبار أداء تابع التعلم باستخدام مجموعة الفحص. هناك طرق كثير لفصل مجموعة الفحص عن مجموعة التعليم، أهمها التصديق المتقطع، التصديق بالفصل، التصديق ترك واحد خارجا.
مجموعة واسعة من خوارزميات التعلم تحت إشراف متوفرة، مع كل نقاط القوة والضعف فيها. لا يوجد خوارزمية تعلم واحدة تعمل بشكل أفضل من الخوارزميات الأخرى على جميع مسائل التعلم بالأشراف انظر لا يوجد غداء مجاني نظرية).
هناك أربع قضايا رئيسية تأخذ بعين الاعتبار في التعلم تحت الإشراف:
نظرة عامة > انحياز-الانحراف المقايض

أول مسألة هي إيجاد مصالحة (توازن) بين الانحياز والانحراف . تخيل أنه تتوفر لدينا عدد من بيانات التدريب المختلفة ولكن بنفس الجودة. تنحاز خوارزمية التعلم  لمدخل معين   إذا تدربت باستخدام مجموعات البيانات بشكل خاطئ بحيث تتنبأ بقيمة الخرج للمدخل   بشكل صحيح ولكن الأسلوب خاطئ (يقصد بهذه المشكلة الحفظ المباشر لبيانات الدخل وما يقابلها من الخرج بدون أي تعميم). يكون لخوارزمية التعلم انحراف معال مرتفع معين الإدخال   إذا كانت تتنبأ بقيم خرج مختلفة عند استخدام بيانات تدريب مختلفة. خطأ التنبؤ للمصنف المدرب هو وثيق الصلة بمجموع الانحياز والانحراف لخوارزمية التعلم. عموما، هناك علاقة تبادلية بين الانحياز والانحراف. خوارزمية التعلم ذات انحياز منخفض ويجب أن تكون «مرنة» بحيث تناسب البيانات المدخلة. ولكن إذا كانت خوارزمية التعلم  أيضا مرنة تناسب كل  مجموعات بيانات التدريب المختلفة، تكون عالية التباين. التوجه الرئيسي في طرق التعليم بالاشراق هو أن تكون قادرة على ضبط هذه المقايضة بين  الانحياز والانحراف (إما تلقائيا أو من خلال توفير كمية متغيرة-بارامتر-   يمكّن المستخدم من ضبط  الانحياز/ الانحراف)
نظرة عامة > تابع التعقيد وكمية بيانات التدريب

المسألة الثانية هي كمية بيانات التدريب المتاحة بالنسبة إلى تعقيد التابع «الصحيح» (المصنف أو تابع الانحدار -  المقصود بالتابع الصحيح أن بعد تشغيل خوارزمية التدريب لمرات عديد يتم اختيار أنسب تابع تعلم ويكون صاحب الدقة الأكبر ويطلق عليه التابع الصحيح). إذا كان التابع الصحيح بسيطا، عندها سوف نكون بحاجة إلى خوارزمية تعلم «غير مرنة» فيها انحياز مرتفع وانخفاض في الانحراف وسنكون قادرين على تحقيق ذلك باستخدام كمية صغيرة من البيانات. ولكن إذا كان التابع الصحيح معقد للغاية (على سبيل المثال، لأنه يعتمد على التفاعلات المعقدة بين العديد من المدخلات والخصائص المختلفة ويتصرف بطريقة مختلفة وفقا  لكل فضاء فرعي من فضاء المدخلات)، عندها سنكون بحاجة إلى كمية كبيرة من بيانات التدريب وخوارزمية تدريب تتمتع «بمرونة» عالية مع انخفاض في التحيز واختلاف كبير في الانحراف.
نظرة عامة > أبعاد فضاء المدخلات

المسألة الثالثة هي أبعاد فضاء المدخلات. إذا كان عدد خصائص متجه الدخل كبير جدا تصبح مسألة التعلم صعبة الحل جدا حتى لو أن تابع التعلم الصحيح يعتمد على عدد قليل من تلك المدخلات. وذلك لأن العديد من  الأبعاد «إضافية» يمكن أن تشوش خوارزمية التعلم وتؤدي إلى انحراف عالي في أداء الخوارزمية. من هنا  ارتفاع أبعاد المدخلات عادة ما يتطلب ضبط المصنف ليتمكن من الوصول انحراف منخفض وانحياز عالي. في الواقع، إذا كان هناك مهندس يستطيع  إزالة  الخصائص عديمة الصلة من فضاء الدخل يدويا، ومن المرجح أن تؤدي هذه الإزالة إلى تحسين دقة التابع المكتسب بالتعلم. وبالإضافة إلى ذلك، هناك العديد من خوارزميات اختيار الميزات التي تسعى إلى تحديد الخصائص (الميزات) ذات الصلة  والتخلص من الميزات عديمة الصلة. بشكل مبسط تسعى إستراتيجية تخفيض الأبعاد   إلى تبديل (إسقاط هندسي) فضاء البيانات المدخلة إلى فضاء أقل أبعاد قبل تشغيل خوارزمية التعلم بالإشراف.
نظرة عامة > الضجيج في قيم الخرج

والمسألة الرابعة هي درجه الضوضاء في قیم الخرج المطلوبة (مقاىير تابع الهدف الإشرافية). إذا  كانت مجموعة التدريب تحتوي قيم غير صحيحة في خانة الخرج (بسبب الخطأ البشري أو الأخطاء في أجهزة القياس)، في هذه الحالة تقوم خوارزمية التعلم باكتساب تابع يعطي قيم لا تتطابق مع أمثلة التدريب الواقعية. السعي إلى تكييف البيانات بشكل دقيق جدا يؤدي إلى الإفراط في التناسب. بالإمكان الوصول إلى الإفراط في التناسب حتى عندما لا يكون هناك أخطاء في القياس (الضوضاء العشوائية) إذا كنت تحاول تعلم تابع (دالة) معقدة جدا بالنسبة نموذج التعلم. في مثل هذه الحالة ذلك الجزء من تابع الهدف لا يستطيع تمثيل بيانات التدريب «المعطوبة» وتدعى هذه الظاهرة باسم الضوضاء القطعية  ‏. عندما يكون أي نوع من الضوضاء في مجموعة بياناتك الحالية، فمن الأفضل المضي باستخدام مخمن لأعلى أنحياز وأقل مقدار انحراف.
في الواقع، هناك عدة طرق للتخفيف من حدة الضوضاء في قيم الخرج مثل التوقف المبكر لمنع فرط الملاءمة وكذلك الكشف عن وإزالة  أمثلة التدريب المشابة بالضوضاء  قبل تشغيل خوارزمية التعلم بالاشراف. هناك العديد من الخوارزميات التي تحدد وتزيل الأمثلة التدريبية  التي يشتبه بأنها مشوشة بالضجيج قبل البدء بالتدريب وهذا يؤدي إلى انخفاضخطأ التعميم  ‏ مع دلالة إحصائية.