كتابات في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

اختبار صارم خارج العينة لأداة OpenFPL: تدريب على موسمين، ثم تقييم واحد على موسم كامل لم تره النماذج، وعرض أمين لما تستطيع التنبؤات فعله وما لا تستطيعه.

أغسطس ٢٠٢٦ · التعلم الآلي · تقييم النماذج

شرح من الأساس لطريقة عمل النماذج اللغوية الكبيرة: البنية، والتدريب، والحدس وراء قدرتها على توليد نص متماسك.

فبراير ٢٠٢٦ · النماذج اللغوية الكبيرة · الذكاء الاصطناعي التوليدي

كيف تُشغّل نماذج التعلم الآلي وخصائص السلاسل الزمنية وواجهات البيانات الحية الاختيارَ الآلي لفريق FPL والتنبؤ بأداء اللاعبين.

أغسطس ٢٠٢٥ · التعلم الآلي · التحليلات التنبؤية

تنفيذ GPT-2 خطوة بخطوة في PyTorch: رؤوس الانتباه، والترميز الموضعي، وحلقة التدريب الانحدارية الذاتية كاملة.

أبريل ٢٠٢٥ · PyTorch · المحوّلات · التعلم العميق

كيف تجمع بين التوليد المعزز بالاسترجاع ومصنّفات التعلم الآلي لتحليل إجابات الاستبيانات المفتوحة على نطاق واسع.

أكتوبر ٢٠٢٤ · RAG · معالجة اللغات الطبيعية · التعلم الآلي في الإنتاج

نهج قائم على البيانات للنجاح في FPL باستخدام نماذج التعلم الآلي لاختيار اللاعبين وقرارات القائد واستراتيجية الانتقالات.

سبتمبر ٢٠٢٤ · التعلم الآلي · تحليل البيانات

دليل شامل لتنفيذ خوارزمية أقرب الجيران (KNN) بلغة Python من المبادئ الأولى: مقاييس المسافة، وحدود القرار، والمفاضلات في الأداء.

أغسطس ٢٠٢٤ · التعلم الآلي · Python · الخوارزميات

بناء مصنّف بايز الساذج خطوة بخطوة باستخدام مبرهنة بايز والاحتمال الشرطي، دون أي مكتبة تعلم آلي.

أغسطس ٢٠٢٤ · التعلم الآلي · Python · التصنيف

دليل عملي لبناء شبكة سيامية في PyTorch بدالة الخسارة الثلاثية لتعلّم تضمينات الصور وقياس التشابه البصري.

أغسطس ٢٠٢٤ · PyTorch · الرؤية الحاسوبية · التعلم العميق

التصنيف الثنائي من الأساس: الانحدار التدرجي، ودالة sigmoid، وتحسين دالة الخسارة باستخدام NumPy فقط.

يوليو ٢٠٢٤ · التعلم الآلي · NumPy · التصنيف

أساسيات التعلم الآلي: تنفيذ الانحدار الخطي بالمعادلة الطبيعية والانحدار التدرجي، مع شرح بصري للرياضيات.

يوليو ٢٠٢٤ · التعلم الآلي · NumPy · الأساسيات