‫تمام.
‫لقد نجحت.
‫انظروا كيف وصلنا.
‫لقد غطينا قسمًا هائلاً تمامًا من مكتبة القروض النفسية ، وما زلنا سننهيها.
‫وصلنا إلى القسم الأخير ، حيث نجمع كل ذلك معًا.
‫لقد مررنا من نهاية إلى نهاية سير العمل.
‫لقد رأينا كيفية تجهيز البيانات.
‫لقد رأينا كيفية اختيار نموذج التعلم الآلي المناسب لمشاكلنا.
‫نحن نعبث بها في البيانات.
‫لقد استخدمناه لعمل تنبؤات.
‫لقد قمنا بتقييم نموذج مدرب.
‫لقد قمنا بتحسين نموذج مدرب.
‫لقد قمنا بحفظ نموذج قطار وتحميله.
‫الآن دعونا نجمع كل هذا ، كل هذا.
‫هل يمكننا فعلها؟
‫الآن ، دعنا نصنع عنوانًا صغيرًا 7. 0 ، تجميعها جميعًا.
‫اول شيء.
‫امنح نفسك القليل من الربت على ظهرك لأننا غطينا الكثير وحتى الآن يبدو أنه
‫موجود في كل مكان وهو كذلك.
‫ولكن لا داعي للقلق ، فهذه هي الطريقة التي تبدأ بها مشاريع التعلم الآلي غالبًا.
‫هناك مجموعة كاملة من التجارب والرموز المختلفة في كل مكان.
‫وبعد ذلك بمجرد العثور على شيء يعمل ، تبدأ عملية التنقية.
‫والآن كيف ستبدو عملية التنقية هذه؟
‫حسنًا ، دعنا نستخدم تذكر مشكلة انحدار مبيعات السيارات القديمة الجيدة ، أ. ك. أ. توقع سعر بيع السيارات.
‫سنستخدم ذلك كمثال ولتنظيم الأمور ، سنستخدم قروض مجموعة CI.
‫دعونا نلقي نظرة على مجموعة أدوات CI تعلم خط الأنابيب لترتيب الأشياء.
‫سنستخدم فئة خط الأنابيب.
‫الآن ، يمكنك أن تتخيل Pipeline كطريقة لربط عدد من عمليات القروض الدورية المختلفة معًا في
‫ضربة واحدة.
‫يشبه ذلك مثل كتابة دالة ، أليس كذلك؟
‫أنت تحصل على خطوتين مختلفتين وتضعهما معًا.
‫خط أنابيب من المحولات مع عامل المناجم النهائي.
‫لذا فإن المحول أو التحويل هو تحويل ايكيا للبيانات ، وتجهيز البيانات.
‫ثم يتم تقدير التقدير النهائي.
‫تذكر في شروط القرض النفسي هو نموذج التعلم الآلي.
‫كتحديث ، هذه بيانات مبيعات السيارات لدينا هي 1000 صف وهناك بعض البيانات المفقودة هنا.
‫حق؟
‫لذلك هناك مفقود هنا.
‫مفقود هنا.
‫وما نحاول القيام به هو استخدام أبواب عداد المسافات الملونة للتنبؤ بسعر بيع السيارات.
‫الآن ، مرة أخرى ، هذه البيانات غير كاملة لأنه يمكنك القيام بذلك؟
‫هل يمكنك معرفة هذا؟
‫بالنظر إلى الوقت الكافي ، ربما تحتاج بشكل واقعي إلى بعض المعلمات الإضافية ، وبعض التفاصيل الإضافية
‫حول السيارات قبل أن تتمكن من معرفة المبلغ الذي ستبيعه.
‫لذلك دعونا نتوقف عن الحديث عنها.
‫دعنا نتعامل مع الكود للبدء ، وسنعيد استيراد البيانات.
‫لذا اذهب pd اقرأ انظر إلى v.
‫لا.
‫لقد حفظناها في مجلد البيانات لدينا.
‫مبيعات السيارات الموسعة أو عدم وجود مجلد بيانات ليس في السلسلة.
‫أريد مبيعات السيارات السابقين.
‫هناك نذهب.
‫مدد Carsales البيانات المفقودة.
‫هذا ما نريده.
‫وبعد ذلك سنلقي نظرة.
‫سنلقي نظرة سريعة عليه.
‫رائع.
‫لذلك هذا مجرد تقرير عن هذا.
‫CSV الذي لدينا هنا.
‫عد.
‫حاليا.
‫ماذا قلنا؟
‫قلنا أننا نريد استخدام هذه الأعمدة.
‫هذه الأعمدة الأربعة للتنبؤ بعمود السعر.
‫سنلقي نظرة على أنواع البيانات لدينا.
‫إذن ، لدينا صنع ، وهو جسم يمثل سلسلة.
‫إنها لون وهو كائن.
‫هذا خيط هناك.
‫لا أريد أبوابنا في السعر ، والتي تحدثنا عنها نوعًا ما عن كون الأبواب فئة أيضًا.
‫لذا فإن عداد المسافات هو عمودنا العددي.
‫وهل تتذكر ما يتعين علينا القيام به لبياناتنا؟
‫علينا التأكد من أن كل شيء في تنسيق رقمي قبل أن نتمكن من بناء نموذج تعلم آلي
‫عليه.
‫وهناك حاجز صغير آخر لدينا أيضًا قبل أن نتمكن من بناء نموذج للتعلم
‫الآلي ، وإذا ذهبنا فسيكون ذلك فارغًا ، فبعضنا لدينا قيم فارغة في بعض الأعمدة لدينا بينما لدينا 50 في جميع الأعمدة لدينا مفقودة نقاط
‫البيانات المفقودة في كل عمود من أعمدةنا.
‫لذلك هذا أيضًا أمر كبير لا مع نماذج التعلم الآلي ، نحتاج إلى التأكد من أن البيانات رقمية
‫وأنه لا توجد قيم مفقودة.
‫نعود إلى الكلمة الرئيسية لدينا.
‫يجب أن تكون جميع البيانات رقمية.
‫هذه أشياء يجب تذكرها ، أليس كذلك؟
‫ويجب ألا تكون هناك قيم مفقودة.
‫تمام.
‫دعونا التحقق من ذلك.
‫لذا ما يتعين علينا القيام به هو إذا أردنا تجميع كل هذا معًا ، فقد فعلنا ذلك من قبل.
‫لقد رأينا ملء البيانات ، ورأينا تحويلها.
‫لكن هذه المرة تريد استخدام خط أنابيب للقيام بذلك.
‫لذلك يتعلم الروحاني.
‫المدخلات الرئيسية لخط الأنابيب هي الخطوات ، وهي قائمة تحتوي على tuple يحتوي على اسم الخطوة والإجراء الذي يجب اتخاذه.
‫سنرى هذا في ثانية ، لكننا نتحدث فقط من خلاله.
‫وفي حالتنا خطواتنا ما هي خطواتنا؟
‫حسنًا ، أولاً ، علينا ملء البيانات الناقصة.
‫ثم قم بتحويل البيانات إلى أرقام ثم قم ببناء نموذج التعلم الآلي عليها.
‫لنفعلها اذا.
‫سنذهب هنا.
‫اريد ان افعل هذا
‫لذلك كل شيء في خلية واحدة.
‫دعونا نضع خطواتنا هنا فيما يتعين علينا القيام به.
‫خطوات.
‫نريد أن نفعل كل شيء في خلية واحدة.
‫هل يمكننا أن نفعل كل ذلك في خلية واحدة؟
‫لأنه قبل القيام بذلك ، استغرق الأمر القليل من العمل.
‫لكن دعنا نرى ، هذا ما نفعله.
‫هذه هي عملية التحسين باستخدام خط الأنابيب.
‫لذا فإن الخطوة الأولى هي ملء البيانات المفقودة.
‫ثم الخطوة الثانية هي تحويل البيانات إلى أرقام.
‫رائع.
‫ثم الخطوة الثالثة هي بناء نموذج على البيانات.
‫حسنا.
‫تشققات ، مفاصل ، أصابع جاهزة.
‫لنفعلها.
‫وإذا بدا الأمر وكأنني أمر بهذه السرعة ، دعني أخبرك ، لا يوجد شيء هنا لم نقم بتغطيته
‫باستثناء خط الأنابيب.
‫لكن ما تعلمناه في مقاطع الفيديو السابقة ، ستتمكن من استنتاج ، بالإضافة إلى قراءة الوثائق
‫هنا ، ما الذي يحدث بالضبط.
‫لذا فإن استيراد PANDAS هو PD لأننا نريد القيام بكل ذلك في خلية واحدة ثم من التكوين القياسي.
‫تذكر محول العمود؟
‫ثم من Skyline ، هذا هو المكان الذي سنقوم فيه باستيراد فئة خط الأنابيب التي سنستفيد
‫منها هنا ، خط أنابيب الاستيراد.
‫ومن ثم من حساب Skyline ، سنقوم باستيراد بسيط وبيوتر.
‫هذا ما سنستخدمه لاستيراد بياناتنا.
‫لذا املأ البيانات المفقودة.
‫ومن ثم المعالجة المسبقة من نقطة الأفق.
‫قم باستيراد برنامج تشفير ساخن واحد.
‫هذا ما سنفعله لتحويل بياناتنا إلى أرقام أو آسف ، سنستخدمه لتحويل بياناتنا
‫إلى أرقام.
‫لتجهيز البيانات ، هذه هي المدخلات التي سنستخدمها لذلك.
‫ثم التالي هو النمذجة.
‫لذا من فرقة سكاي لاين.
‫يؤدي استيراد غاباتنا العشوائية الموثوقة إلى تراجعنا لأننا نريدها أن تتنبأ برقم.
‫ثم من استيراد نموذج skylon.
‫لقد فهمنا ذلك بشكل خاطئ.
‫نعم ، هذا يبدو خاطئا.
‫من المعروف أني عرضة للأخطاء المطبعية.
‫انقسام اختبار القطار.
‫ونريد سيرة ذاتية للبحث الشبكي لأننا رأينا البحث الشبكي مستخدمًا من قبل ، والذي سيبحث
‫عن نوع أفضل من المعلمات لمعتدي الغابة العشوائي.
‫حسنًا ، سنقوم الآن بإعداد بذرة عشوائية ، لذلك سنستورد numpy مثل MP NP random seed 42.
‫رائع.
‫الآن من أجل الاكتمال ، للقيام بكل ذلك في خلية واحدة ، سنقوم بإعادة استيراد البيانات.
‫لذا قم باستيراد البيانات وسنقوم بإسقاط الصفوف ذات التسميات المفقودة.
‫لذا فإن البيانات تساوي PD ، وليس CSV.
‫سنذهب إلى مجلد البيانات الخاص بنا.
‫هذا يحتاج إلى أن يكون سلسلة.
‫وأذهب لبيع السيارات.
‫تمديد البيانات المفقودة.
‫هذا هو ما نريده بعد إصدار الألف وردة ، ثم نتخلى عن الوردة التي تحتوي على تسميات مفقودة
‫، وسنقوم بإسقاط نقطة البيانات وستقوم مجموعة فرعية بتعيين ذلك مساويًا لعمود السعر لأن هذا ما
‫نريد توقعه وهذا هو التسمية وسنضعها في مكانها تساوي true.
‫حسنًا ، ما فعلناه هو أننا كررنا هذا هنا والآن أسقطنا.
‫الصفوف التي تحتوي على قيم أسعار مفقودة.
‫لذا أ. ك. أ. تسميات مفقودة.
‫الآن ، ما سنفعله هنا هو أننا سنبدأ في تحديد الميزات المختلفة لمجموعة
‫البيانات وخطوط أنابيب المحولات المختلفة التي نريد أن تحدث على تلك البيانات.
‫لذا إذا عدنا إلى هنا ، ما هي التحولات التي نحتاج إلى إجرائها؟
‫نحن بحاجة إلى تغيير لون صنعنا إلى أرقام.
‫نحتاج إلى ملء القيم المفقودة لجميع الأعمدة هنا.
‫ونحتاج إلى تغيير أبوابنا لأنها أيضًا فئة.
‫نحن بحاجة إلى تغييره إلى قيمة فئوية.
‫لذلك سنعرف بالفعل.
‫انسى ما قلته عن الأبواب.
‫دعونا نرى ما نفعله بالفعل في الكود.
‫لذلك حدد الميزات المختلفة وخطوط أنابيب المحولات.
‫لذلك بالنسبة لميزاتنا الفئوية ، فإن الأبواب والأبواب هي حالة خاصة لأنها رقمية بالفعل.
‫السمات الفئوية تساوي صنع.
‫والآن ما سنفعله هنا هو إنشاء محول فئوي.
‫هذا يعني فقط تعديل البيانات.
‫وللقيام بذلك ، سنستخدم خط أنابيب.
‫هذه هي المرة الأولى التي نرى فيها خط أنابيب ، لكن الخطوات في خط الأنابيب ستكون الأولى.
‫سنقوم بملء القيم المفقودة باستخدام المستورد.
‫إذن هذا هو المكان الذي تتخذ فيه مدخلات خط الأنابيب خطوات ، أليس كذلك؟
‫واحدًا تلو الآخر كقائمة مجموعات.
‫لذلك دعونا نرى هذا يحدث.
‫الاسم هو المستورد وسنتذكر أن هذا هو الإجراء الذي يجب اتخاذه.
‫لذا فإن إستراتيجية الكمبيوتر البسيطة تساوي ثابتًا ومن ثم ستكون قيمة التعبئة مفقودة.
‫لذلك قد تكون قادرًا على استنتاج ما يحدث هناك في هذه الحالة بالذات.
‫حيث الإسناد.
‫السمات الفئوية ذات القيمة الثابتة للسلسلة المفقودة.
‫سنقوم الآن بإنشاء برنامج ترميز ساخن وتشغيل واحد ساخن.
‫وللتعامل مع المجهول.
‫أعمدة لم أرها من قبل.
‫سنقول له أن يتجاهلهم.
‫رائع.
‫وبعد ذلك سنتأكد من أننا نصطف جميعًا هذه الأشياء.
‫لذلك سنحتاج إلى أن نفتقد شيئًا ما هنا.
‫أحتاج إلى التحقق من مكان الأقواس.
‫نحن نفتقد واحدة هنا.
‫هناك نذهب.
‫انظر ، نصف هذا هو معرفة مكان وجود الأقواس المفقودة.
‫ثم ميزة الباب.
‫سنقوم بتحديد ميزة الباب لدينا تساوي الأبواب.
‫وهكذا نفس الشيء مرة أخرى.
‫لذلك سنقوم بإنشاء محول باب.
‫محول الباب يساوي خط الأنابيب.
‫مرة أخرى ، نحن نستخدم خط أنابيب لأن كل هذا سيكون منطقيًا في غضون ثانية.
‫الصحيح.
‫لماذا ا؟
‫نحن نقوم بإعداد خطوط الأنابيب.
‫للقيام بذلك ، علينا الضغط.
‫ينسب إلى.
‫الآن نريد أن نفعل نفس الشيء مرة أخرى.
‫كمبيوتر بسيط.
‫وستكون الإستراتيجية ثابتة والقيمة الكاملة لأبوابنا هي أننا سنملأها بأربعة
‫لأن أربعة هو رقم الأغلبية في عمود الأبواب.
‫ثم بعد ذلك نريد ميزات رقمية.
‫إذن ، السمات الرقمية لدينا هي عمود عداد المسافات.
‫كام.
‫رائع.
‫ثم سنقوم بإنشاء محول رقمي يساوي.
‫أول شيء سنفعله هو أن خطوات خط الأنابيب متساوية.
‫ثم مرة أخرى ، علينا أن ننسب القيم هنا.
‫حتى ينسب إلى.
‫كمبيوتر بسيط.
‫الإستراتيجية تساوي الرئيسي.
‫هذا يعني أنه سوف يملأ الأعمدة العددية.
‫في حالتنا ، يعني عداد المسافات مع الاستراتيجية أنه سيأخذ القيمة الرئيسية
‫لعمود عداد المسافات ويملأ جميع الصفوف المفقودة في عداد المسافات بمتوسط باقي القيم.
‫يا للعجب.
‫كان هذا كثيرًا.
‫الآن ، ما زلت لم تفعل.
‫هذا صحيح.
‫سنقوم بإعداد خطوات المعالجة المسبقة.
‫لذا تذكر ما يتعين علينا القيام به.
‫نحن بحاجة لملء البيانات المفقودة.
‫لذلك هذا جزء من معالجتنا المسبقة.
‫هذان الاثنان يعالجان بياناتنا مسبقًا.
‫وهذا هو نمذجة البيانات.
‫لذلك ستعمل خطوات المعالجة المسبقة لدينا على ملء البيانات المفقودة وتحويل البيانات إلى أرقام.
‫يمكننا فعل ذلك ، وملء القيم الناقصة ، ثم التحويل إلى أرقام.
‫لذلك لإنشاء معالج أولي ، سنقوم بإنشاء مثيل للمعالج الأولي باستخدام الإكمال التلقائي لعلامة تبويب محول العمود ، وسنقوم
‫بتمريره.
‫محول العمود يأخذ محولات متساوية.
‫والآن ستكون هذه قائمة بالتحولات التي نريد القيام بها على بياناتنا.
‫وفي حالتنا ، لدينا واحدة تسمى Cat للاختصار ، للفئة.
‫سوف تمر عليه المحول القاطع.
‫ونريد تلك التحولات التي حددناها هنا ، المحول القاطع لملء قيمة
‫الكمبيوتر البسيط المفقود وإلى واحد ساخن وصانع ولون.
‫نريد أن يتم تنفيذها على الميزات الفئوية.
‫اضغط على علامة التبويب المياه الميزات الفئوية كاملة.
‫رائع.
‫الآن نقوم بتمريره مرة أخرى.
‫والآن نريدها أن تفعل نفس الخطوات ، لكن هذه المرة باستخدام محول الباب.
‫وهو ما سيملأ عمود الباب بالقيمة الثابتة لأربعة.
‫حتى نتمكن من الذهاب ميزة الباب.
‫رائع.
‫وأخيرًا ، أردت أن أنهي استخدام المحول الرقمي ، والذي سيأخذ المحول الرقمي الخاص بنا.
‫وأداء.
‫التضمين.
‫على الميزات الرقمية.
‫جميل عندما تكون هناك ميزة واحدة فقط.
‫لذا ربما تكون الميزات بصيغة الجمع غير صحيحة.
‫والآن بعد أن انتهينا من المعالجة المسبقة ، حسنًا ، يتم ملء بياناتنا ، ويتم ملء القيم
‫المفقودة ، ثم يتم تحويلها إلى أرقام.
‫باستخدام ما فعلناه هنا.
‫الخطوة التالية هي إنشاء خط أنابيب المعالجة والنمذجة.
‫يمكننا القيام بذلك كما قد يكون من خلال التخمين لأنني استخدمت كلمة خط
‫أنابيب حيث تحتاج إلى إنشاء خط أنابيب معالجة ونمذجة.
‫إذن ما نقوم به الآن هو وضع خطوات المعالجة المسبقة جنبًا إلى جنب مع خطوة
‫النمذجة ، ولأن هناك عدة خطوات ستستخدم خط أنابيب لدمجها.
‫لذا فإن النموذج يساوي خط الأنابيب.
‫مررها من الخطوات ، وهي قائمة تحتوي على مجموعات.
‫وهذا الاسم.
‫لذلك هذه خطوة ما قبل المعالج.
‫وسوف نجتازه قبل المعالج.
‫لذا فإن الخطوة الأولى في خط الأنابيب لدينا هنا ، نموذج خط الأنابيب الخاص بنا ، هي المرور عبر هذا.
‫ثم الخطوة التالية.
‫ضع فاصلة صغيرة هنا ، ونحتاج إلى إنشاء نقرة أخرى.
‫والذي سيكون نموذجنا هو المعتدي العشوائي على الغابة.
‫رائع.
‫الآن لدينا نموذج خط الأنابيب الذي تم إعداده ، والذي سيخضع للمعالجة المسبقة.
‫بمجرد الانتهاء من المعالجة المسبقة ، ستقوم ببناء مصنف عشوائي للغابات عليه.
‫يمكننا تجهيز بياناتنا.
‫لذا فإن تقسيم البيانات X يساوي انخفاض البيانات.
‫سنقوم بإزالة عمود السعر لأن هذا هو العمود الذي نريد توقعه.
‫الوصول سوف يساوي واحد.
‫سيكون Y هو سعر البيانات.
‫ثم سنقوم بإنشاء اختبار x قطار x كما نفعل دائمًا.
‫اختبار Y القطار y يساوي اختبار القطار ، حجم اختبار الانقسام x y ، سنستخدم 0. 2.
‫وبعد ذلك سنقوم بتلائم النموذج وتسجيله.
‫إنه نموذج دولفين x قطار y قطار الآن درجة نموذج.
‫اختبار X.
‫لماذا الاختبار؟
‫أوه.
‫حيث أخطأنا.
‫التعامل مع المعروف.
‫لدينا خطأ مطبعي.
‫بالطبع نقوم به.
‫التعامل مع غير معروف.
‫هناك نذهب.
‫قم بتغييره.
‫قف.
‫لقد فعلناها.
‫قمنا بتنفيذ خط الأنابيب بالكامل في خلية واحدة ، مستفيدين من فئة خط الأنابيب.
‫لذلك دعونا نخطو فيما فعلناه.
‫قمنا باستيراد الفئات لتجهيز بياناتنا.
‫رمز خط أنابيب محول عمود الباندا وفترة تشفير واحد ساخن.
‫لقد قمنا باستيراد الفئات للقيام بالنمذجة الخاصة بنا ، لذا اختبر قطار مثبط الغابة العشوائي سيرة ذاتية البحث
‫الشبكي.
‫لقد أنشأنا بذرة عشوائية حتى تكون نتائجنا قابلة للتكرار.
‫ثم نحدد ميزات مختلفة وخطوط أنابيب المحولات.
‫لذلك نحدد الميزات الفئوية هنا ، ميزة الباب ، الميزة الرقمية.
‫وبعد ذلك ، أنشأنا لكل واحد منهم بضع خطوات ليقوم خط الأنابيب لدينا ليس فقط بإسناد القيم المفقودة
‫ولكن أيضًا إلى ترميز واحد ساخن.
‫لذا حوّل جميع بياناتنا التي لم تكن أرقامًا إلى أرقام.
‫ثم قمنا بإعداد خطوة معالجة مسبقة.
‫أخذ ذلك كل خطوط الأنابيب لدينا هنا.
‫لاتخاذ الخطوات التي أردنا اتخاذها بشأن السمات الفئوية على ميزة الباب وعلى الميزة
‫العددية.
‫ثم أنشأنا خط أنابيب آخر لوضع كل هذه الخطوات معًا.
‫ليس فقط لمعالجة بياناتنا مسبقًا ومن ثم نمذجةها.
‫ثم قسمنا بياناتنا إلى X و Y ثم إلى تدريب واختبار.
‫لذا عندما نسمي النموذج مناسبًا ، سوف نطلق على هذا المتغير هنا ، والذي سيدير خط الأنابيب هذا.
‫وهو ما سيؤدي بطبيعته إلى استدعاء خطوة المعالج المسبق ، والتي ستقوم بتشغيل خط الأنابيب هذا ، والذي سيؤدي
‫بطبيعته إلى تشغيل كل هذه الخطوات الثلاث.
‫أنت تعرف ما سأفكر فيه ، دانيال ، في حين أن هذا يحدث كثيرًا ، ولكن إذا عدت إلى
‫ما نظرت إليه هنا ، فستكون قادرًا على القول أنه يمكنك المرور عبره والمضي قدمًا ، حسنًا ، لقد بدأت
‫في تجميع ما يحدث معًا.
‫والآن إذا قمت بالتمرير للخلف إلى حيث فعلنا ذلك في الأصل ، وملء البيانات مع حيوانات
‫الباندا ، وملء البيانات مع Skylon ، ثم تصميمها على مشكلة مبيعات السيارات لدينا ، فسترى أننا فعلنا ذلك على عدد من
‫الخلايا المختلفة و الآن نحن نفعل ذلك.
‫نحن نبني نموذجًا كاملًا للتعلم الآلي في 55 سطرًا من التعليمات البرمجية مطروحًا منها بعض التعليقات ، وربما
‫يمكننا ترتيب هذا الأمر إذا كنا صادقين مع أنفسنا.
‫لكنك الآن بدأت ترى أنه في البداية ، فإن التعلم الآلي هو تجريبي للغاية في كل
‫شيء.
‫إنه تجريبي للغاية.
‫ولذا فإن ما يتطلبه الأمر في البداية هو مجرد كود في كل مكان ، وتجربة أشياء مختلفة ، ورؤية كيفية
‫عملها.
‫وبعد ذلك في النهاية يمكنك إحضارها إلى شيء مثل هذا ، ووضعها جميعًا في خلية واحدة كبيرة في خط أنابيب
‫، مروراً بالخطوات التي توصلت إليها على طول الطريق.
‫الآن ، بالطبع ، نرغب على الأرجح في تحسين استخدام الضبط المفرط للمعامل ، وهذا ما قد ننظر
‫إليه في الفيديو التالي هو كيفية استخدام ضبط المعلمة الفائقة بخط أنابيب مختلف قليلاً عن الطريقة التي رأيناها
‫بها مع مجرد نموذج عادي.
‫لذا خذ قسطًا من الراحة ، وتراجع لما فعلناه هنا ، لأنه كان كثيرًا.
‫لا تقلق إذا لم تأخذه بالكامل.
‫لم تقرأ من خلال خط الأنابيب.
‫فئة وثائق القرض النفسي ومعرفة ما إذا كان يمكنك ترتيب ما فعلناه في الوثائق
‫مع ما فعلناه هنا.
‫خلاف ذلك.
‫سأراك في الفيديو التالي.
‫سنرى ما إذا كان بإمكاننا تحسين هذه النتيجة.