Commit 04c057ee authored by Rita-Josy Haddoub's avatar Rita-Josy Haddoub

Update README.md

parent e67558d7
......@@ -55,7 +55,7 @@ Creating the Beton dataset manually was by choice firstly because data mining is
خلق مجموعة بيانات ال"اسمنت" يدويّاً كان قد تمّ اختياره اوّلاً بسبب طبيعة البحث و التنقيب عن البيانات (Data Mining) القائمة على العمل حصرياً مع المعلومات الرقميّة و الشفّافة، و ثانيّاً بسبب رؤيتي للتعريف بال"أسمنت" خارجاً عن التصنيف التقليدي الذي تضعه ورشات البناء. مجموعة البيانات كبرت في خلال عملي على المشروع حيث وجدّت عدّة استخدامات للBéton و ذلك من دون التقصّي عمداً عن هذه الاختلافات للإستعمال. بالإضافة الى ذلك، تلقّيت صوراً من اشخاص آخرين حيث كانوا يجدون ال"أسمنت" و يرسلونه لي عبر رسائل نصيّة و الكترونيّة. تجميع الصور و البيانات كانت عمليّة ممتعة
و مشوّقة جدّاً.
# Latent Variables and _Béton_
# Latent Variables and _Béton_ (المتغيّرات الكامنة)
From Classification algorithms that distribute entities into decision boundaries, to optimization models that maximize the objective function. Information is fed to the machine in hope that it can find relevant features, when however, the network is also demanding features of relevant information. In this case, humans and machines must deal with the same problem.
In a recent book on Machine Learning titled “Machine Learners” Adrian Mackenzie writes
> “Who or what is a machine learner? I am focusing on machine learners—a term that refers to both humans and machines or human-machine relations.”
......@@ -66,6 +66,18 @@ The space where the network is learning the distributions of its data is called
> “Unsupervised algorithms are used often in an exploratory setting when a data scientist wants to understand the data better, because there is no way to “tell” the algorithm what we are looking for.
Constraining an autoencoder during training(example:adding noise) pushes it to discover patterns in the data.”
"تُستعمل الخوارزميات الغير مُشرف عليها غالباً في جوّ استكشافي خصوصاً من قبل علماء البيانات الذين يبحثون عن فهم بياناتهم بشكل افضل، حيث لا توجد طريقة لتلقيم الخوارزمية و اخبارها عمّا نبحث عنه.
إضافة قيود على المشفّر التلقائي (ضجيج مثلاً) خلال التدريب تدفعه الى اكتشاف انماط مختلفة في البيانات."
من خوارزميات التصنيف التي توزّع الجهات ضمن حدود القرار، الى نماذج محسنّة تؤمّن اقصى قدر من تحقيق الهدف. يتّم ادخال المعلومات الى الآلة على امل ايجاد ميزات ذات صلّة، حيث في المقابل تطلب الشبكة ايضاً ميزات ذات صلة بالمعلومات. في هذه الحالة، على الانسان و الآلة التعامل مع نفس المشكلة.
في كتابه الصادر حديثاً عن التعلّم الآلي "Machine Learners"، يكتب Adrian Mackenzie:
< "من او ما هو المتعلّم الآلي (Machine Learner)؟ انني اركّز على المتعلمين الآليين - مصطلح يشير الى الانسان و الآلة معاً او الى العلاقة بين الانسان و الآلة."
يستخدم Mackenzie مصطلح "المتعلّم الآلي" للإشارة الى الآلة بالقدر نفسه الذي يشير به الى الانسان الذي يبحث عن العلم. و عندما يصبح التعاون بين الانسان و الآلة متكرراً، يراكم المتعلمون الآليّون البيانات، و يشكّل الإثنان معاً مجموعة من التحيّزات. لذلك يبقى السؤال عن كيفية الردّ على المواقف غير المتوقعة يشكّل تحدّياً كبيراً. عندما يصبح الموقف و جهاته غير قابلين للتعرّف عليهما، تبدأ التحيّزات في تحدّي نفسها حيث تسعى الى اعادة توزيع افكارها من خلال التجربة. مرحلة التجربة مصيريّة لتمكين ايجاد احتمالات مختلفة. أقوم بإجراء تشبيهات لهذا الفضاء عبر وقت الاستجابة للعمليّات الحاسوبيّة، و من خلال استعمال الBéton في لبنان.
الفضاء الذي تتعلّم فيه الشبكة طريقة توزّع بياناتها يُعرف بالفضاء الكامن (Latent Space). في حدود هذا الفضاء، تشفّر الشبكات العصبيّة تلقائياً بياناتها الى مستوى دقّة متدنّي جداً، و تصبح هذه البيانات المادة التي تستخدمها الشبكات العصبية للتوفيق بين الشكل و التكوين لمختلف البيانات المُدخلَة. في اوقات الحاجة، يُولد ال"أسمنت" فجأة حيث يظهر بأهداف و وظائف جديدة. يملأ فراغات و تشقّقات في الفضاء، وحده التكيّف (Adaptation) قادر على ملئها و اصلاحها. حاجته لا يمكن ان تأتي من وظيفة موضوعيّة محسّنة، حيث لديه صلة ملاءمة موجّهة بشكل آخر من حيث نقطة الاهتمام. يمكن تشبيهه بمتغيّر كامن (Latent Variable)، مقسّم الى اجزائه و مبعثر، حيث يجمّع نفسه بأشكال و تكاوين مختلفة. المواقف التي لا يمكن توقّعها تُجبر التحيّزات المعدّة مسبقاً لتحدّي نفسها و تدفعها لإيجاد إحتمالات جديدة.
# Rendering a Neural Network to Concrete
![Screen_Shot_2020-06-22_at_1.17.51_PM](/uploads/5b6cbad21efdeb77ff5af14469adef32/Screen_Shot_2020-06-22_at_1.17.51_PM.png)
......
Markdown is supported
0%
or
You are about to add 0 people to the discussion. Proceed with caution.
Finish editing this message first!
Please register or to comment