A7MD KN

[الهنوف @lhnwf1171481]

لما شفت تجاعيد جسمها حسبتها عجوز بس الصدمه طلع عمرها 23

[A7MD KN @Abo4000]

@mahmooud_1

[A7MD KN @Abo4000]

@_N_O_U__ @gork هذا حقيقي ؟

[A7MD KN @Abo4000]

@Eyaaaad @grok answer this

[A7MD KN @Abo4000]

@whrumor @grok what is this

[A7MD KN @Abo4000]

@whrumor @grok @grok is it true?

[A7MD KN @Abo4000]

@whrumor @grok هل هذا الكلام صحيح؟

[A7MD KN @Abo4000]

@whrumor @grok analyze this

[A7MD KN @Abo4000]

@whrumor @grok @grok رد

[A7MD KN @Abo4000]

@_777yara Codenames ?

[ITTIAziz @ittiaziz_]

@saqahtt روح نحتاجها في الاتحاد بطل انت ياسعد جمهور الاتحاد كله خلفك و داعم لك 💛💛💛💛💛

[A7MD KN @Abo4000]

@saqahtt يامرجججله 🔥🔥

[سعد آل موسى @saqahtt]

ألف مبروك جمهورنا الغالي وأبشرو بالعوض 🖤💛

[مجتمع بايثون العربي @python_ar]

❄ يُقال أن الجبر الخطي هو السحر الذي جعل الأجهزة تتعلم ! دعونا نكتشف كيف يمكن لهذا السحر أن يحول البيانات إلى قرارات ذكية في عالم التعلم الآلي من خلال بعض الأمثلة المثيرة:

🔹 تحليل المكونات الرئيسية (Principal Component Analysis, PCA):
تطبيق عملي: تقليل الأبعاد في بيانات الجينوم لتحسين فهم البنية الجينية والتباين الجيني.
خوارزميات: تحليل المكونات الرئيسية القياسية.

🔹 التحليل الدالي (Eigen Decomposition):
تطبيق عملي: تحديد الاتج��هات الرئيسية للتوزيع في بيانات الصور لتحسين التعرف على الوجوه.
خوارزميات: خوارزمية Eigenfaces.

🔹 التحليل المكوني المستقل (Independent Component Analysis, ICA):
تطبيق عملي: فصل الإشارات الصوتية المختلطة إلى مصادرها الأصلية.
خوارزميات: FastICA.

🔹 التحليل الدالي المتعدد (Multilinear Subspace Learning):
تطبيق عملي: تحليل التعبيرات الوجهية في مجموعات البيانات ثلاثية الأبعاد.
خوارزميات: TensorFaces.

🔹 خوارزميات تحسين (Optimization Algorithms):
تطبيق عملي: تحسين توصيات الأفلام في Netflix.
خوارزميات: Gradient Descent, Stochastic Gradient Descent.

🔹 التحليل العاملي (Factor Analysis):
تطبيق عملي: تحليل العوامل الكامنة التي تؤثر على الأسعار في السوق المالية.
خوارزميات: Expectation-Maximization.

🔹 التصنيف الخطي (Linear Classification):
تطبيق عملي: تحديد ما إذا كان بريد إلكتروني معين ��و رسالة غير مرغوب فيها أو لا.
خوارزميات: Logistic Regression, Support Vector Machines.

🔹 الانحدار الخطي (Linear Regression):
تطبيق عملي: تنبؤ بأسعار المنازل بناءً على ميزات مختلفة مثل المساحة وعدد الغرف.
خوارزميات: Ordinary Least Squares, Ridge Regression, Lasso Regression.

🔹 التجميع الخطي (Linear Clustering):
تطبيق عملي: تجميع الأخبار المماثلة من مصادر مختلفة لتسهيل الوصول إلى المحتوى ذي الصلة.
خوارزميات: K-means Clustering.

🔹 الشبكات العصبونية (Neural Networks): - تطبيق عملي: ترجمة النصوص بين لغات مختلفة باستخدام شبكات عصبية عميقة. - خوارزميات: Backpropagation, Adam Optimization.
#LinearAlgebra #MachineLearning #RealWorldApplications #Optimization #Clustering #DeepLearning #Regression #Classification

[Elon Musk @elonmusk]

I mean 🤷‍♂️

[Ali @AliGreo]

حاول وانت تبني الـ report او الـ Dashboard تتفادى التعقيد في الـ graph وركز فقط في ايصال المعلومة بأبسط طريقة ممكنة

[A7MD KN @Abo4000]

@GeelyAutoSaudi وكيل خرا لاحد يشتري

[هانثل | HANTHL @HanthlPro]

🛑حادثة كبيرة وترند في أمريكا حاليًا

تجمع 70ألف واحد في صحراء نيفادا لحضور مهرجان سنوي، والمفاجأة أن عاصفة جوية غير متوقعة اجتاحت المكان أدت إلى احتجاز الحشد المهول هناك!

لا يستطيع أحد الخروج بسبب تعطل الحركة، والسلطات تنصحهم ب��لحفاظ على الماء والطعام حتى فتح طريق لإنقاذهم