شرح خوارزمية الـ Gradient Descent بالتفصيل | طريقة عملها رياضياً وبرمجياً

00:00 Gradient Descent 14:50 Implementing Gradient Descent 23:42 Gradient Descent Intuition 36:51 Learning rate 48:20 Gradient Descent for Linear Regression 1:03:40 Running Gradient Descent الـ Gradient Descent هي "المحرك" الرئيسي لتدريب معظم نماذج الذكاء الاصطناعي. في هذا الفيديو، نشرح الحدس (Intuition) وراء الخوارزمية، وكيف تتحرك خطوة بخطوة للوصول إلى أقل نسبة خطأ ممكنة. النقاط الأساسية: Gradient Descent Algorithm: كيف تقوم الخوارزمية بتحديث الـ Parameters تلقائياً. Learning Rate (Alpha): أهمية معدل التعلم، وماذا يحدث إذا كان كبيراً جداً أو صغيراً جداً. Derivatives Intuition: دور المشتقات والتفاضل في تحديد اتجاه الحركة (Slope). Global vs Local Minima: الفرق بين القاع الحقيقي والقاع المحلي للدالة. تطبيق عملي: استخدام Gradient Descent لتدريب Linear Regression. In this beginner-friendly machine learning tutorial, we explain gradient descent, one of the most important algorithms used to train models like linear regression and neural networks. In this video, you will learn: The intuition behind gradient descent: why it moves downhill to minimize cost How to implement gradient descent in Python for linear regression The role of derivatives and learning rate (Alpha) in updating parameters Batch gradient descent and why it works for all training data How gradient descent handles local vs global minima How to fit a straight line to training data using linear regression By the end of this video, you’ll be able to: Understand how gradient descent works visually and mathematically Implement your first machine learning algorithm Predict outcomes like house prices using linear regression