بسم الله الرحمن الرحيم. اليوم، إن شاء الله،
نكمل الموضوع الذي كنا فيه، ونبقى معاً، ونبدأ الـ
chapter الجديد، الموضوع الجديد الذي كنا قد وصلنا
إليه في المحاضرة الماضية. طبعاً، حسب الترتيب الذي لدينا
هنا، كنا قد وصلنا إلى الـ forecast example. آه، هذا هو
عبارة عن rule-based expert system يعتمد على الـ
Bayesian reasoning. الآن، وقفنا في المحاضرة الماضية عند
الملاحظات، هؤلاء الذين هم الملاحظات على أداء الـ
Bayesian method، وعلى أيضاً مقارنة ما بينهما وبين الـ
certainty factor method. يعني، لأنَّ الذي هو bias of
the system of the Bayesian method. لأنه ثانياً،
comparison، مقارنة ما بين الـ Bayesian reasoning و الـ
certainty factor. فبدأنا نتحدث عن هذا الكلام، ولكن ليس من
هذه الشرائح، ليس من هذه الـ PowerPoint. PowerPoint
file أو شرائح مختلفة، وهي الشرائح التي أصلاً
موجودة عندكم مع الكتاب. تمام. فسننتقل على طول إلى الـ
bias of the Bayesian method و certainty factors
theory and evidential reasoning. الـ comparison. طيب،
الـ bias.
نحن كل الكلام الذي رأيناه، انتهينا منه. الـ bias هذا
في Bayesian method، المقصود به؟ ماذا تعني كلمة bias؟
الـ bias يعني انحياز، أليس كذلك؟ يعني، عندما نقول إنسان
biased، يعني منحاز. فهنا، الـ bias المقصود به انحياز
أو تحيز. ما هو المقصود بالضبط بالـ bias هذا؟ أنه لو
أنا جئت قارنت ما بين الأرقام التي آخذها من خلال الـ
statistics، وجدتها غير مطابقة تماماً لما يعطيني إياه
الـ human expert. The human expert، قد يعطينا
تقديرات مختلفة عن التقديرات التي آخذها من الـ
بناءً على الـ statistics. تتذكرون لو قلنا كل الـ
probabilities التي تأتي في الـ Bayesian reasoning تأتي
بناءً على الـ statistics. أحياناً، يأتي فيه نقص في
هذا في هذه الـ probabilities، فيأتي الـ human expert
هو الذي يُوفي هذا النقص بناءً على خبرته. لو نحن
اطلعنا على البيانات التي يعطينا إياها الـ human
expert، قد نجدها غير مطابقة لما نستنتجه من خلال
الـ statistics. على سبيل المثال، أنا عندي هنا rule
تقول: if the symptom is odd noises, then the starter
is bad. يعني، أفتَرض أن في سيارة معطلة، والعرض الذي
أمامي أن السيارة هذه تطلق أصواتاً غريبة عندما آتي
لإشغالها، فهي لا تعمل. تماماً، عندما آتي لإشغالها تطلق صوتاً
أصوات غريبة. فالـ rule هنا تقول: إذا الـ symptom هو odd
noises, then the starter is bad. المشكلة تكون في
الـ starter. ما هو الـ starter؟ ما هو الـ
starter؟ أيضاً، الـ motor تبع السيارة. فيه الـ starter
motor يحرك المكابس لكي تبدأ دورة الـ cycle
تماماً. فالـ probability هنا، أو العلاقة السببية بين
الـ odd noises، وما بين أن الـ starter هو bad، 70
%. صحيح، 70% أنه إذا العرض هو odd noises، فيكون السبب
bad starter. لأن بناءً على هذا الكلام، الـ 70% هذه
بإمكاني أيضاً استنتج أن الـ 30% الأخرى قد تكون في في
الـ odd noises، أو في الـ odd noises، ويبقى الـ starter غير
bad. أليس كذلك؟ كلامي صحيح أم لا؟ آه، يعني، إذا كان
70% من الحالات التي يكون فيها odd noises يكون الـ
starter معطلاً، فيبقى في حالات يكون فيها odd noises، و
يبقى الـ starter غير معطل، وهي الـ 30% الأخرى. okay.
تمام. فأنا، هذا الكلام، الـ probability of starter
is good، good، يعني not bad، عكس ذلك. حتى على الرغم من
وجود الـ event أو الـ evidence، وهو الـ odd noises،
فكيف حسبنا الـ probability هذه؟ ذهبنا إلى الـ probability
تبع الـ bad من الواحد، فطلع الذي هو 0.3، صحيح؟
الآن، أفرض، الآن، أذكر هذا الكلام
النقطة الأخرى هنا، الـ rule هذه: if the starter is
bad, then the symptom is. أُعِيدُ هنا، الموضوع في الأول كنا
نقول: الـ symptom كذا، فالاستنتاج
أن الـ starter is bad. هنا، العكس، عندما يكون الـ
starter bad، فيصاحب هذا الأمر، يصاحب هذا
الخلل الذي هو starter bad، يصاحبه أصوات، أصوات
غريبة، أو أصوات غير طبيعية في 85% من الحالات، و الـ 15
% أنه قد تصدر، يمكن أن يكون starter bad، ولا تطلع
أصوات، قد لا تطلع أصوات، حتى حين يكون starter bad.
هذا الكلام منطقي جداً، أن الـ starter is bad، وفي 85%
من الحالات، الـ starter يكون مصحوباً بأصوات غريبة، و
بالتالي، الـ 15% التي لم يظهر فيها، أخذنا الأرقام
منها. الـ 15% والـ 85%. لأن لو أنا جئت أريد أن أحسب
probability of أن الـ starter is bad، هاي الـ event
أي الـ hypothesis أن الـ starter is bad،
والـ evidence الآن، هي الـ odd noises.
لأن لو أنا أحسب ما هو الـ probability أن الـ starter
is bad في ظل الـ odd noises، ماذا أفعل؟ الـ probability
of odd noises عندما يكون الـ starter bad، أضرب الـ
probability of أن الـ starter is bad، على ماذا؟
ماذا تحت في المقام؟ ماذا أجمع؟
هذا يعني، قلنا، هذا لأ، the probability of
طبعاً، هذا الكلام، ماذا يقول؟ أنه probability
of أن يكون الـ starter bad، ومصحوباً بـ odd noises، و
هذه الـ probability of الـ starter not bad، ومصحوب
بـ odd noises. okay. starter is not bad. ليست هذه الـ
rules التي تعطيني هذا الكلام.
starter is bad، مصحوب بـ odd noises، و starter is
bad، مصحوب بـ not odd noises. فماذا يعني؟ يعني الـ
85 ضرب P of H، زائد الثانية التي هي 15 ضرب P of not
H. هذا المقام بالضبط فوق. the probability of 85 ضرب P
of H. طيب، P of H هذه من أين آخذها؟ من أين آخذها؟
الـ rule هذه، الاثنتان لا تعطيني، صحيح، P of H. الـ rule
التي قبل أيضاً، هذه لا تعطيني P of H، صحيح؟ صحيح. هذه
تعطيني إذا، وهو الـ evidence، الـ P
of H، هو
الـ P of E، وكذلك الـ P of not H. يعني، إذا جئت إلى الـ P
of H، أحصل على الـ P of not H. هنا، إذا الـ statistics غير
معطيني هذا الكلام، ماذا أفعل؟ ما هو هذا الكلام؟ ماذا نفعل؟
الـ starter. ما هي احتمالية أن يكون الـ starter معطلاً؟ يعني،
عندي سيارة معطلة، في كل حالات السيارات، السيارة تكون
معطلة هكذا. نسبة أن تكون معطلة بسبب الـ starter، هو
هذا الـ P of H. أليس هذا هو معنى الـ P of H؟ يأتي لأنه
الـ human expert هو الذي قد، إذا الـ statistics هذه غير
متوفرة، يأتي الـ human expert ويعطيني إياها. فمن الممكن أن الـ
human expert يأتي ويقول لي: 5%، 5% من الحالات أن السيارة
لا تعمل يكون بسبب الـ، بسبب الـ starter. فـ 5%،
ثم، ماذا أضع هنا؟ ماذا أضع هنا؟ أضع الـ
ماذا أضع؟ عكسها، لأ، عكسها. هنا أضع الـ
5%، وهنا، غير مرتبطة به، تقدر وتُسرّي أحوالها، غير
بسبب الـ starter، 95%. الباقي، أليس كذلك؟ أنا أضع… 5
صحيح، صحيح.
هذا الكلام، ماذا يعطيني؟ يعطيني الـ parameter of H
given E، يساوي، ما هي الحسبة النهائية؟ 0.23، تقريباً 23%. ولكن هذا الكلام أجبناه على ماذا؟ ليس
كله statistics. أجبناه على statistics مع تقدير. طيب،
ماذا تقول؟ أن هذا الكلام يتعارض مع الـ rules التي
موجودة في الـ system. هذه الـ rules ليست
تفسيرها هو probability of H given E. الـ probability الـ
70% هذه هي احتمالية أن هذا الـ hypothesis، الـ
starter bad، بسبب، أو إذا ظهر في حالة الـ event هذا، odd
noises، يكون هذا الـ hypothesis صحيحاً، وهو ماذا؟
starter is bad. وهي التي أنا كتبتها هنا. طيب، هي ليست هي
أيضاً، هذه التي حسبناها هنا، ولكن هنا هي سبعة، وهنا
ثلاثة وعشرون. اختلاف، هذا اختلاف كبير. هنا الـ rule هذه، الـ
rule هذه جاءت بناءً على الـ Bayesian reasoning، جاءت
بناءً على الـ statistics. قدرت لي الـ probability of الـ
hypothesis هذا في ظل الـ evidence هذا، بـ 70%.
بينما عندما جئنا حسبنا من الـ rules الأخرى، وهو الـ
rules الأخرى التي أيضاً صحيحة، ولكن دخل فيها ماذا؟ دخل
في حسابها تقدير الـ human expert لجزئية واحدة، وهي
الـ P of H، طلع عندي نتائج مختلفة. هنا، هذا الذي هو
الذي نقول عنه الـ bias تبع الـ، الـ، الـ Bayesian
reasoning. الـ Bayesian reasoning قد يختلف، يكون
فيه فرق ما بينه وما بين تقدير الـ، تقدير الـ
human expert. الـ human expert قدر هذا بناءً على
خبرته. المفروض هو يفحص أكثر، المفروض أن تكون أكثر من
ذلك لكي تقترب من الـ 70%، التي هي من statistics.
فهذه النقطة الأولى، التي هي الـ bias of the number
obtained. هذا الرقم is significantly lower than the
expert estimate of 70 given at the beginning of، في
المثال السابق.
فهذه هي النقطة الأولى، التي هي اختلاف ما بين
التقديرات التي تأتي من الـ based reasoning، وما بين
خبرة الـ expert. وقد
تكون، على فكرة، وقد تكون العكس، بمعنى أن هذا
الـ rule، هو أصلاً الـ human expert هو الذي وضع هذه النسبة
ووضعها أيضاً بناءً على تقديره، وكانت عالية كثيراً، أعلى
من تقديره نفسه. في هذه النقطة، الخمسة في المئة منخفضة
كثيراً عن تقديره للسبعين في المئة. طيب،
ماشي. هذه هي النقطة الأولى. النقطة الثانية التي هي
نحن الآن نريد أن ننظر إلى مقارنة سريعة ما بين الـ، الـ
Bayesian Reasoning، و الـ Certainty Factor
Reasoning. تذكرون الـ Certainty Factors؟ كنا
نضع Certainty Factors مع الـ rules. الـ
Bayesian Reasoning، نحن نعتمد على الـ statistical
data التي جمعناها، وعلى أساسها نحسب الـ hypothesis
المختلفة. لكل hypothesis، ما هي الـ probability الخاصة بها؟
فالـ probability theory هي الأساس لمن؟ لـ Bayesian
reasoning. وبالتالي، الـ Bayesian reasoning يُحسّن، أو
works well، في المجالات التي يكون فيها، مثل، مثلاً، الـ
forecasting، و الـ planning، التي يكون فيها
statistical data usually available. ماذا يعني أن يكون
في الـ forecasting و الـ planning، يكون فيه
statistical data available؟ لأنه كل سنة، في الـ
forecasting، يعني، التنبؤ بالطقس، كل
سنة، نجمع البيانات. نسجل مقدار الأمطار، ونسجل
مقدار سرعة الرياح، ونسجل البيانات كلها، فيكون لدينا
historical data available. لكي نستطيع أن نتوقع ما هو
الـ… غداً، أو الأيام التي بعد ذلك. كيف؟
حال كونها بيانات تاريخية. وبالتالي، عندما يكون لدينا
statistical data، أستطيع أن أعتمد على الـ Bayesian، ولكن
هذا الكلام ليس متوفراً دائماً. قلت هذه النقطة قبل قليل، أنه 174 00
بالكيفية هذه الأولي ثم الـ rule الثاني ثم الـ rule
الثالثة وبالتالي الـ approach of certain factors
بيقدر بيعطي better explanation of the control flow
الـ control flow يعني اللي هو تسلسل الـ rules اللي
على أساسها وصلنا لاستنتاجه
فخلص هذا الكلام أصبح بديهياً جداً أن الـ method is
likely to be most appropriate if الـ method more
appropriate إذا الـ data exist و الـ knowledge
engineer اللي هو الشخص اللي بيصمم الـ expert system
بيستطيع أن يأخذ هذه الـ statistical data ويصمم على
أساسها، يصمم على أساسها الـ system بينما in the
absence of في حالة غياب الـ statistical data
فبيكون الأفضل اللي هو الـ certainty
factor method بالإضافة إلى هذا كله أن الـ Bayesian
reasoning يحتاج إلى calculations أكثر بكثير من اللي
بتعمل في الـ certainty factor method، صح الكلام ولا
غلط؟ كـ true or false question. Bayesian reasoning
requires أو has a very high computational cost
compared to بالمقارنة مع الـ certainty factor
method، صح ولا غلط؟ صح، أنه في كثير... يعني شوفتي احنا
كنا بنضرب البسط والمقام والأمور هذه، عملية
calculations كثيرة، بالتبع هذا واحنا كنا بنحكي على
ثلاثة hypotheses وثلاثة evidences، تخيل أنت
knowledge base فيها statistics كثيرة وأنا ب... ب...
... بدي أختبر عشرة أو عشرين hypotheses أشوف مين
أكثر واحد فيهم، أعلى واحد probability و... و يمكن
في عندي عدة events كثيرة، عشرة أو عشرين event أنا
بدي أقيّم الـ hypotheses على أساسها، تخيلوا كمية الـ
calculations، فبتبقى الـ complexity، الـ computational
complexity بتبقى exponential، إيش يعني exponential؟
يعني كل ما زدنا شوية في الـ hypotheses وفي الـ
events، بيزيد الزمن، الـ computational time بيزيد بشكل
عالي جداً، بالإضافة إلى ذلك، لازم الـ knowledge base تبقى
large، مليانة جداً، واللي هي statistical tables، تمام؟
هذا هو نهاية النقطة الثانية، النقطة الأولى كانت الـ
bias of Bayesian reasoning، النقطة
الثانية كانت الـ comparison بين
الـ Bayesian
هذا نهاية كلامنا في هذا الموضوع، الموضوع الـ
uncertainty باستخدام الـ Bayesian و الـ certainty
factor، الموضوع الجاي اللي هو برضه uncertainty بس
باستخدام حاجة اسمها الـ fuzzy reasoning، الـ fuzzy
reasoning بنبدأ فيه الآن، إذا ما حدش عنده سؤال أو مش
عارف، إذا كان الـ homework الأولاني كان بدكوا تسألوا
فيه شيء تبع الـ alpha beta pruning، في سؤال محدد
لأنه مش هحل المسألة الآن كلها، إذا في سؤال محدد أنا
الحين بفتح الـ slide تبع
فَش سؤال محدد، فَش سؤال محدد، طيب خلاص، هي اللي طلع إنك
أشهر الـ form، كويس، طيب أنا دلوقتي بفهمك إياها بعدها
بيصير... بيصير ممكن تحلها، خليني نرجع وين؟ على
الكتاب الأولاني، صح؟ هاي الـ
extra، صح؟ adversarial search في آخره، مظبوط؟ هذه الـ
control and هذه الـ
shift، فقط آخر خمسة، طيب أنا بس أوضح أن المطلوب منها
كان المطلوب
كان أن أول شيء تعمل propagate للـ values، propagate
للـ values، يعني هي عندي أنا هذه الـ values محطوطة بس
لمين؟ للـ leaf nodes، مظبوط؟ أما الـ parent nodes ما عندناش
value، فهو ما عندناش values، فهو المطلوب منك في دقيقة
واحدة، أنه ترحل بناءً على إيش؟ بدك ترحل بناءً على كل
node، هي موجودة في الـ في الـ door تبع مين؟ تبع max
هذا max، فابتدى هذا من max، من max، فواضح جداً نبدأ
مثلاً من هنا الـ zero، السبعة هذا، بدأ تجه الـ zero هذا
بدون pruning، هذا بدون formal حتى الآن، سبعة وثمانية
هذه بتنتقل إيش؟ ثمانية
هذا ثلاثة وخمسة، الـ minimum ثلاثة هنا، هنا، هنا zero
وخمسة، إيش الـ max؟ خمسة، هنا أربعة وثمانية وخمسة
من الـ minimum أربعة، هنا أربعة وثلاثة، إيش الـ maximum؟
أربعة، صح؟ هذا هو الجزء الأولاني من السؤال، الآن
الجزء الثاني اللي بدك تعمل pruning، يعني إنك أنت لو
بدك توفر على الـ system، الـ system إيش بده؟ كيف يوفر؟
هو الآن هذه الثلاثة بعدين الخمسة، لازم يشوف الخمسة
صح؟ لازم يدخل على الخمسة، يعني هنا تبقى الثلاثة هي
beta، ماشي؟
لسه هنا ما في ألفا، ما في alpha اللي أنا أقرب لزكان
الـ beta هذا أكبر ولا أمشي ولا لأ؟ فهذا لازم يشوف
الخمسة، الخمسة أكبر من ثلاثة، فثبتت الآن الثلاثة هي
alpha، تبقى هذا النوع الآن، هذه الثلاثة بتترحل على
أساس أنها alpha، لا، الـ A، نخش هيك الآن، الـ zero، الـ
zero بنتفجر على أنه الـ zero هو الـ minimum، فمن
الجانب اللي شفنا الـ zero فبدنا ما نضمنش أي أي
شيء ثاني، مش ممكن، خلاص مش هتشوفه مباشرةً على فرضية
إذا في السؤال معضلة أنه ما فيش أقل من الـ zero وهذا
مش معضلة السؤال، الآن حُلّ على هذا الأساس، إذا ما فيش
هذا الأساس معناته بدك تكمل الـ zero، إذا الـ zero
ممكن يكون فيه أقل من النمرة فلازم الـ algorithm
تكمل، فاحنا افترضنا إنه ما فيش أقل من الـ zero فحطينا
هنا، فحطينا صفر لأن الـ zero هذا الآن بدأ تترحل لـ
F على أساس أنها alpha، ألفا، لأن الـ alpha هذا من الـ
parent، الـ parent هذا الـ C، الـ C هذا مش معروف لسه
إيش الـ... الـ beta تبقى، تبقى كده مش عارفين، لما نعرف
هذا ونرحلها كـ beta لهذا، الآن هنا الخمسة هذه ممكن
أكمل أنا عشان أشوف، آه احنا كملنا؟ صح؟ لأ، لسه
ما كملناش، فالآن لازم أخش على هذه عشان أشوف إذا كان
ممكن أحصل على أكبر من الـ zero، بالطبع الخمسة أكبر ف...
فبتصير هي الـ alpha، ما فيش other children، يقول خلاص
فبتثبت الخمسة لأن أنا هنا الخمسة هذه بدأت ترحل
إلى هنا، على أساس إيش؟ أساس إيش؟ beta، الآن الـ beta هذه
أكبر من الـ alpha والـ parent تبعها، صح أو لا؟ معناته؟
هذه مثال جديد، معناته إيش؟ بقدر أوقف؟ بقدر أسأل
مش مفروض غير مقارنة من فوق، مفروض غير مقارنة من
اللي بتحكم فيها، مفروض، صح؟ أكمل، أول مقارنة... ما لك
أنا الآن هنا مبدئيًا أن الـ node هي دي، قرفت واحدة من
الـ children تبعها هنا صح؟ و... وصار مرشح الخمسة
مرشحها اللي هتكون هي الـ value، فبقى هذا الـ node صح؟
مش هي كمان الـ beta؟ طيب هلأ أكمل؟ أكمل... أكمل ليش؟
ما بتطبقش الـ rule، الـ rule طبعاً بتتطبق لما نكون إجالي
إجالي عارفة، يعني إجالي يعني أنا اللي بدي أستمر
عشان أجيب إجالي، طب ليش أستمر أجيب إجالي إذا جال الـ
pruning تبقى هيك؟ بده أكثر فأنا هنا بكمل، بأخش على
الـ G، الـ G، المهم تلقائيًا لازم أشوف الـ K، صح؟ الـ K
سبعة، فهذه الـ alpha، بالسبعة، سبعة، okay، الآن الـ alpha
أكبر من الـ beta تبع الـ parent، إيش
أقول؟ بتقول لي مين معروف؟ وإذا أنا واقف على قدر من
node، والـ beta تبعته، آسف، أنا واقف هنا، أنا واقف على
max node، والـ alpha تبعته أكبر من الـ beta تبع
parent، أستمر؟ لا، ما أستمرش، أحط slash هنا، طبعاً حطيت الـ
slash هنا يعني ما جفتش، ممكن سبّت السبعة هنا، سبّت
ممكن بترحل هنا، صراحة ما برحلش
بس ما برحلش، ما برحلش، طيب ما جفتش هنا، الآن بده أخش هنا، آه
بده أخش هنا على أساس إيش عندي أنا؟ على أساس أنا
أشوف الـ node هذا، الـ node هذا أربعة طبعاً، فالـ أربعة
هذا ما بينها وما بين الخمسة والسبعة
القضية هي لو أنا جيت هوفر حاجة أكثر ولا لو جيت من
اليمين هوفر أُكثر، يعني في الـ calculations أكثر، خلاص؟
هذا ببساطة اللي هو السؤال، خلينا الآن في الوقت اللي
ضايل عشر دقائق معانا نحكي فيهم في موضوع جديد
الموضوع الجديد اللي هو الـ fuzzy reasoning، الـ fuzzy
reasoning بيجي تحت نفس الإطار اللي احنا شغالين فيه
اللي هو expert systems بتشتغل في الـ uncertainty
بتتعامل مع مشكلة الـ uncertainty، مشكلة الـ
uncertainty اللي ببساطة هي عدم توفر معلومات دقيقة
فاحنا في عندنا شوية غموض، في عندنا شوية ضبابية، الـ
Bayesian rule والـ certainty factor method هدول
طرق لتعامل مع عدم دقة الـ data، فعندنا احنا عدم دقة
العلاقة ما بين المعطيات وبين الـ conclusion، يعني
احنا الـ fuzzy reasoning بيبدا
معنا من slide رقم أربعة في الكتاب، من slide رقم
أربعة طبعاً
الفايلين هدول
Lecture 4 و Lecture 5، Lecture 4 و Lecture 5 بتعامل
مع الموضوع الـ fuzzy، بس الـ fuzzy inference اللي هو
الآلية اللي بتتم فيها، أو أضيف الـ fuzzy concepts في
الـ rules، بيبدأ من خمسة، وهذا اللي أنا هأبدأ فيه
الآن، وبعد كده بنرجع نراجع المفاهيم الأساسية اللي
في الأول، اللي بدنا نطلع عليه الآن من هذه الـ slides
هو ببساطة شديدة، آلية الـ inference، آلية الـ
inference، آلية الـ inference في الـ fuzzy expert
systems، يعني الـ expert systems اللي بتوظف الـ
fuzzy logic أو fuzzy rules
ماذا يعني عندما يقول fuzzy expert systems؟ يعني
في expert systems بتستخدم rules، الـ rules هذه fuzzy
طب إيه يعني fuzzy rules؟
هي عبارة عن rules زيها زي أي rule شفناها حتى الآن
بس هي ما إلا بدل ما نحط فيها probabilities أو ما
نحط فيها certainty factors، نحط فيها هذه اسمها
membership، أنا آخذ مثلاً على سبيل المثال rule هذه
بدون أي fuzzy values أو membership، الشرط بنقول إذا
x if x is a ثلاثة or y is بي واحد، يعني a ثلاثة و b
واحدة، تبقى لهم values زي ما كنا بنحكي، في عندي أنا
object، linguistic objects و linguistic variables
وكل variable أو object له عدة values مسموح بها
صح؟ وهنا نفس الشيء، فإذا X is A3 و Y is B1 ثم Z هو
C1، هذا الآن لا هو fuzzy ولا هو certainty factor ولا
هو Bayesian، الـ fuzzy في
يدي أنا الآن project funding is adequate
يعني C1 الآن صارت معناها low، و B1 معناها small، و
A3 معناها adequate، طيب إيش اللي بيخلّيني أحكم على
المتغير هذا إنه long ولا high ولا medium؟ إيش اللي
بيخلّيني أحكم على هذا إنه small ولا big؟ إيش اللي
بيخلّيني أحكم على هذا إنه adequate ولا مش adequate؟
في هنا بيدخل حاجة اسمها اللي هو الـ fuzzy sets
فهمنا إيش يعني fuzzy sets، الحين هي rule، القيم ال
أكثر expert systems ال rules بتاعتها fuzzy و ال
fuzzyness اللي جاي من ال fuzzy sets و بكرا
المحاضرة الجاية إن شاء الله بنشوف القواعد ال
inference قواعد معالجة ال rules و ال data في ال
fuzzy expert systems ماشي أعطيكم العافية