Data Labeling: Difference between revisions

Latest revision as of 08:00, 23 April 2025

Data Labeling (تسمية البيانات) للمبتدئين

تسمية البيانات (Data Labeling) هي عملية حيوية وأساسية في مجال تعلم الآلة و الذكاء الاصطناعي. بدون بيانات مُعلَّمة بشكل دقيق، لا يمكن تدريب معظم النماذج و الخوارزميات بشكل فعال. ببساطة، تسمية البيانات هي عملية إضافة علامات أو تصنيفات إلى البيانات غير المُعلَّمة، مما يجعلها قابلة للاستخدام في تدريب نماذج التعلم الآلي. هذه المقالة موجهة للمبتدئين وتهدف إلى شرح مفهوم تسمية البيانات وأهميته وأنواعه وأدواته بشكل مُفصل.

ما هي تسمية البيانات ولماذا هي مهمة؟

تخيل أنك تحاول تعليم طفل التعرف على التفاح. أنت لن تعطيه كومة من الفواكه بدون أن تخبره أي منها تفاح. أنت ستشير إلى التفاح وتقول "هذا تفاح". تسمية البيانات هي نفس المبدأ، ولكن بدلاً من طفل، لدينا نموذج تعلم آلي، وبدلاً من التفاح، لدينا بيانات مثل الصور و النصوص و الصوت.

أهمية تسمية البيانات تكمن في:

تحسين دقة النماذج: البيانات المُعلَّمة بشكل جيد تؤدي إلى نماذج أكثر دقة وموثوقية.
تمكين التعلم الخاضع للإشراف: تسمية البيانات ضرورية لـ التعلم الخاضع للإشراف، وهو أحد أهم أنواع تعلم الآلة.
أتمتة العمليات: تساعد النماذج المُدرَّبة على البيانات المُعلَّمة في أتمتة العديد من المهام، مثل التعرف على الصور و معالجة اللغة الطبيعية.
اتخاذ قرارات أفضل: النماذج المُدرَّبة بشكل جيد توفر رؤى قيمة تساعد في اتخاذ قرارات أفضل.

أنواع تسمية البيانات

تختلف أنواع تسمية البيانات بناءً على نوع البيانات والمهمة التي سيتم تدريب النموذج عليها. بعض الأنواع الشائعة تشمل:

تصنيف الصور (Image Classification): تحديد الفئة التي تنتمي إليها الصورة (مثل قطة، كلب، سيارة). هذا مرتبط بـ الرؤية الحاسوبية.
الكشف عن الكائنات (Object Detection): تحديد مواقع الكائنات داخل الصورة ورسم مربعات حولها. يستخدم في القيادة الذاتية و مراقبة الفيديو.
التجزئة الدلالية (Semantic Segmentation): تقسيم الصورة إلى مناطق مختلفة وتعيين كل منطقة إلى فئة معينة. مفيد في التحليل الطبي.
تمييز الكيانات المسماة (Named Entity Recognition (NER)): تحديد الكيانات المسماة في النص (مثل الأشخاص، الأماكن، المنظمات). يستخدم في تحليل المشاعر و استخراج المعلومات.
تحليل المشاعر (Sentiment Analysis): تحديد المشاعر المعبر عنها في النص (مثل إيجابية، سلبية، محايدة). مرتبط بـ علم النفس الحاسوبي.
النسخ الصوتي (Transcription): تحويل الصوت إلى نص. مهم في التعرف على الكلام و المساعدين الصوتيين.
تسمية البيانات الجدولية (Tabular Data Labeling): إضافة علامات إلى بيانات منظمة في جداول. يستخدم في التنبؤ المالي و تحليل المخاطر.
تسمية الفيديو (Video Labeling): مشابهة لتسمية الصور، ولكنها تتعامل مع تسلسل من الإطارات. يستخدم في تحليل سلوك المستخدم و الأمن.

أنواع تسمية البيانات
النوع	الوصف	أمثلة
تصنيف الصور	تحديد فئة الصورة	التعرف على الحيوانات، تحديد المنتجات
الكشف عن الكائنات	تحديد موقع الكائنات في الصورة	اكتشاف السيارات في صورة شارع
التجزئة الدلالية	تقسيم الصورة إلى مناطق	تحديد المناطق المختلفة في صورة طبية
NER	تحديد الكيانات في النص	استخراج أسماء الأشخاص من مقال إخباري
تحليل المشاعر	تحديد المشاعر في النص	تحليل تعليقات العملاء على منتج

أدوات تسمية البيانات

هناك العديد من الأدوات المتاحة لتسهيل عملية تسمية البيانات. بعض الأدوات الشائعة تشمل:

Labelbox: منصة شاملة لتسمية البيانات تدعم مجموعة متنوعة من أنواع البيانات.
Scale AI: خدمة تسمية بيانات متكاملة تقدم حلولاً مخصصة.
Amazon SageMaker Ground Truth: خدمة تسمية بيانات من Amazon Web Services.
VGG Image Annotator (VIA): أداة مجانية ومفتوحة المصدر لتسمية الصور.
Doccano: أداة مجانية ومفتوحة المصدر لتسمية النصوص.
CVAT (Computer Vision Annotation Tool): أداة مفتوحة المصدر لتسمية الصور والفيديو.

تحديات في تسمية البيانات

التكلفة: يمكن أن تكون تسمية البيانات مكلفة، خاصةً بالنسبة لمجموعات البيانات الكبيرة.
الوقت: تستغرق عملية تسمية البيانات وقتًا طويلاً.
الدقة: ضمان دقة البيانات المُعلَّمة أمر بالغ الأهمية.
التحيز: يمكن أن يؤدي التحيز في البيانات المُعلَّمة إلى نماذج متحيزة.
التعقيد: بعض أنواع البيانات تتطلب خبرة خاصة لتسميتها بشكل صحيح.

استراتيجيات لتداول الخيارات الثنائية باستخدام البيانات المُعلَّمة (على سبيل المثال)

على الرغم من أن تسمية البيانات تركز بشكل أساسي على تعلم الآلة، إلا أنها يمكن أن تكون مفيدة في تطوير استراتيجيات التداول للخيارات الثنائية. إليك بعض الأمثلة:

تحديد الأنماط الرسومية (Chart Patterns): يمكن تدريب نموذج على بيانات تاريخية مُعلَّمة لتحديد الأنماط الرسومية مثل الرأس والكتفين و المثلثات و المستطيلات.
تحليل المؤشرات الفنية (Technical Indicators): يمكن استخدام البيانات المُعلَّمة لتدريب نموذج على التنبؤ بحركة الأسعار بناءً على المؤشرات الفنية مثل المتوسطات المتحركة و مؤشر القوة النسبية و ماكد.
تحليل حجم التداول (Volume Analysis): يمكن تدريب نموذج على بيانات حجم التداول لتحديد نقاط الدخول والخروج المحتملة.
التعرف على الأخبار (News Sentiment): استخدام تحليل المشاعر للأخبار المتعلقة بالأصول المالية للتنبؤ بردود فعل السوق.
التداول الخوارزمي (Algorithmic Trading): بناء روبوتات تداول تعتمد على نماذج تعلم آلي مُدرَّبة على بيانات مُعلَّمة.

التحليل الفني واستراتيجيات التداول ذات الصلة

حجم التداول والتحليل

الخلاصة

تسمية البيانات هي عملية أساسية لنجاح أي مشروع تعلم آلي. فهم أنواع تسمية البيانات والأدوات المتاحة والتحديات المحتملة سيساعدك على بناء نماذج دقيقة وموثوقة. مع التقدم المستمر في مجال الذكاء الاصطناعي، ستزداد أهمية تسمية البيانات في المستقبل.

التعلم الآلي الذكاء الاصطناعي النماذج الخوارزميات الرؤية الحاسوبية القيادة الذاتية التحليل الطبي علم النفس الحاسوبي التعرف على الكلام التنبؤ المالي تحليل المخاطر التعلم الخاضع للإشراف البيانات الضخمة التحليل البياني هندسة الميزات التحقق من صحة البيانات جودة البيانات الخصوصية الأخلاقيات معالجة اللغة الطبيعية استخراج المعلومات

ابدأ التداول الآن

سجل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع $10) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع $5)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin للحصول على: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات باتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين

@@ Line 1: / Line 1: @@
-# تسمية البيانات: دليل شامل للمبتدئين في عالم الذكاء الاصطناعي وتداول العملات المشفرة
+=== Data Labeling (تسمية البيانات) للمبتدئين ===
-تسمية البيانات (Data Labeling) هي عملية حيوية وأساسية في مجال [[الذكاء الاصطناعي]] و [[تعلم الآلة]]، وهي تلعب دورًا متزايد الأهمية في تطوير نماذج التداول الآلي للعملات المشفرة. هذا المقال موجه للمبتدئين ويهدف إلى شرح مفهوم تسمية البيانات، وأنواعها، وأهميتها، وكيفية تأثيرها على دقة نماذج التداول، بالإضافة إلى الأدوات والمنصات المستخدمة في هذه العملية.
+'''تسمية البيانات''' (Data Labeling) هي عملية حيوية وأساسية في مجال [[تعلم الآلة]] و [[الذكاء الاصطناعي]]. بدون بيانات مُعلَّمة بشكل دقيق، لا يمكن تدريب معظم [[النماذج]] و [[الخوارزميات]] بشكل فعال. ببساطة، تسمية البيانات هي عملية إضافة علامات أو تصنيفات إلى البيانات غير المُعلَّمة، مما يجعلها قابلة للاستخدام في تدريب نماذج التعلم الآلي. هذه المقالة موجهة للمبتدئين وتهدف إلى شرح مفهوم تسمية البيانات وأهميته وأنواعه وأدواته بشكل مُفصل.
-== ما هي تسمية البيانات؟ ==
+== ما هي تسمية البيانات ولماذا هي مهمة؟ ==
-ببساطة، تسمية البيانات هي عملية إضافة علامات (Labels) أو ملاحظات توضيحية إلى البيانات الأولية، مثل الصور، النصوص، مقاطع الفيديو، أو في حالتنا، بيانات أسعار العملات المشفرة وحجم التداول. هذه العلامات تساعد خوارزميات تعلم الآلة على "فهم" البيانات وتحديد الأنماط والعلاقات فيها.  تخيل أنك تعلم طفلاً التعرف على الفواكه؛ أنت تُظهر له تفاحة وتقول "تفاحة"، وتُظهر له موزة وتقول "موزة". تسمية البيانات تفعل نفس الشيء للخوارزميات، ولكن على نطاق أوسع وأكثر تعقيدًا.
+تخيل أنك تحاول تعليم طفل التعرف على التفاح. أنت لن تعطيه كومة من الفواكه بدون أن تخبره أي منها تفاح. أنت ستشير إلى التفاح وتقول "هذا تفاح". تسمية البيانات هي نفس المبدأ، ولكن بدلاً من طفل، لدينا نموذج تعلم آلي، وبدلاً من التفاح، لدينا بيانات مثل [[الصور]] و [[النصوص]] و [[الصوت]].
-== أنواع تسمية البيانات ==
+أهمية تسمية البيانات تكمن في:
-تختلف أنواع تسمية البيانات حسب نوع البيانات والمهمة التي سيتم استخدامها من أجلها. إليك بعض الأنواع الشائعة:
+*   '''تحسين دقة النماذج:''' البيانات المُعلَّمة بشكل جيد تؤدي إلى نماذج أكثر دقة وموثوقية.
+*   '''تمكين التعلم الخاضع للإشراف:''' تسمية البيانات ضرورية لـ [[التعلم الخاضع للإشراف]]، وهو أحد أهم أنواع تعلم الآلة.
+*   '''أتمتة العمليات:''' تساعد النماذج المُدرَّبة على البيانات المُعلَّمة في أتمتة العديد من المهام، مثل [[التعرف على الصور]] و [[معالجة اللغة الطبيعية]].
+*   '''اتخاذ قرارات أفضل:''' النماذج المُدرَّبة بشكل جيد توفر رؤى قيمة تساعد في اتخاذ قرارات أفضل.
-*   '''تسمية الصور (Image Labeling):''' تحديد الكائنات الموجودة في الصورة (مثل تحديد الشموع اليابانية في مخطط أسعار).
+== أنواع تسمية البيانات ==
-*   '''تسمية النصوص (Text Labeling):''' تصنيف النصوص إلى فئات مختلفة (مثل تصنيف الأخبار المتعلقة بالعملات المشفرة إلى "إيجابية"، "سلبية"، أو "محايدة").
-*   '''تسمية الصوت (Audio Labeling):''' تحديد الأصوات الموجودة في تسجيل صوتي (غير شائع في تداول العملات المشفرة بشكل مباشر).
-*   '''تسمية البيانات الجدولية (Tabular Data Labeling):''' إضافة علامات إلى البيانات الموجودة في جداول (وهو الأكثر شيوعًا في تداول العملات المشفرة).  مثال: تحديد ما إذا كانت فترة زمنية معينة في بيانات الأسعار تمثل "اتجاه صعودي"، "اتجاه هبوطي"، أو "حركة عرضية".
-*   '''التعرف على الكيانات المسماة (Named Entity Recognition - NER):''' تحديد الكيانات المهمة في النص، مثل أسماء الشركات، الأشخاص، أو المواقع (مفيد لتحليل الأخبار المتعلقة بالعملات المشفرة).
-== أهمية تسمية البيانات في تداول العملات المشفرة ==
+تختلف أنواع تسمية البيانات بناءً على نوع البيانات والمهمة التي سيتم تدريب النموذج عليها. بعض الأنواع الشائعة تشمل:
-في سياق تداول العملات المشفرة، تسمية البيانات ضرورية لبناء نماذج تعلم آلي قادرة على:
+*   '''تصنيف الصور (Image Classification):''' تحديد الفئة التي تنتمي إليها الصورة (مثل قطة، كلب، سيارة). هذا مرتبط بـ [[الرؤية الحاسوبية]].
+*   '''الكشف عن الكائنات (Object Detection):''' تحديد مواقع الكائنات داخل الصورة ورسم مربعات حولها. يستخدم في [[القيادة الذاتية]] و [[مراقبة الفيديو]].
+*   '''التجزئة الدلالية (Semantic Segmentation):''' تقسيم الصورة إلى مناطق مختلفة وتعيين كل منطقة إلى فئة معينة. مفيد في [[التحليل الطبي]].
+*   '''تمييز الكيانات المسماة (Named Entity Recognition (NER)):''' تحديد الكيانات المسماة في النص (مثل الأشخاص، الأماكن، المنظمات). يستخدم في [[تحليل المشاعر]] و [[استخراج المعلومات]].
+*   '''تحليل المشاعر (Sentiment Analysis):''' تحديد المشاعر المعبر عنها في النص (مثل إيجابية، سلبية، محايدة). مرتبط بـ [[علم النفس الحاسوبي]].
+*   '''النسخ الصوتي (Transcription):''' تحويل الصوت إلى نص. مهم في [[التعرف على الكلام]] و [[المساعدين الصوتيين]].
+*   '''تسمية البيانات الجدولية (Tabular Data Labeling):''' إضافة علامات إلى بيانات منظمة في جداول. يستخدم في [[التنبؤ المالي]] و [[تحليل المخاطر]].
+*   '''تسمية الفيديو (Video Labeling):''' مشابهة لتسمية الصور، ولكنها تتعامل مع تسلسل من الإطارات. يستخدم في [[تحليل سلوك المستخدم]] و [[الأمن]].
-*   '''التنبؤ بالأسعار (Price Prediction):''' تحديد الاتجاهات المستقبلية لأسعار العملات المشفرة بناءً على البيانات التاريخية.
+{| class="wikitable"
-*   '''اكتشاف الأنماط (Pattern Recognition):''' التعرف على الأنماط المتكررة في بيانات الأسعار وحجم التداول التي قد تشير إلى فرص تداول مربحة.
+|+ أنواع تسمية البيانات
-*   '''تحليل المشاعر (Sentiment Analysis):''' تقييم المشاعر العامة تجاه العملات المشفرة من خلال تحليل الأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي.
+|-
-*   '''إدارة المخاطر (Risk Management):''' تحديد وتقييم المخاطر المرتبطة بتداول العملات المشفرة.
+| النوع || الوصف || أمثلة
-*   '''التداول الآلي (Algorithmic Trading):''' تنفيذ عمليات التداول تلقائيًا بناءً على نماذج تعلم الآلة.
+|-
+| تصنيف الصور || تحديد فئة الصورة || التعرف على الحيوانات، تحديد المنتجات
+|-
+| الكشف عن الكائنات || تحديد موقع الكائنات في الصورة || اكتشاف السيارات في صورة شارع
+|-
+| التجزئة الدلالية || تقسيم الصورة إلى مناطق || تحديد المناطق المختلفة في صورة طبية
+|-
+| NER || تحديد الكيانات في النص || استخراج أسماء الأشخاص من مقال إخباري
+|-
+| تحليل المشاعر || تحديد المشاعر في النص || تحليل تعليقات العملاء على منتج
+|}
-== كيف تؤثر جودة البيانات على دقة النماذج؟ ==
+== أدوات تسمية البيانات ==
-مقولة "البيانات هي الملك" صحيحة تمامًا في مجال تعلم الآلة.  جودة البيانات المُعلّمة تؤثر بشكل مباشر على دقة النماذج. البيانات غير الدقيقة أو غير الكاملة يمكن أن تؤدي إلى نماذج ضعيفة وغير موثوقة.  لذلك، من الضروري التأكد من أن البيانات المُعلّمة:
+هناك العديد من الأدوات المتاحة لتسهيل عملية تسمية البيانات. بعض الأدوات الشائعة تشمل:
-*   '''دقيقة (Accurate):''' يجب أن تكون العلامات صحيحة وتعكس الواقع.
+*   '''Labelbox:''' منصة شاملة لتسمية البيانات تدعم مجموعة متنوعة من أنواع البيانات.
-*   '''كاملة (Complete):''' يجب أن تغطي البيانات جميع الحالات والسيناريوهات المحتملة.
+*   '''Scale AI:''' خدمة تسمية بيانات متكاملة تقدم حلولاً مخصصة.
-*   '''متسقة (Consistent):''' يجب أن يتم تطبيق نفس معايير التسمية على جميع البيانات.
+*   '''Amazon SageMaker Ground Truth:''' خدمة تسمية بيانات من Amazon Web Services.
-*   '''ذات صلة (Relevant):''' يجب أن تكون البيانات ذات صلة بالمهمة التي سيتم استخدامها من أجلها.
+*   '''VGG Image Annotator (VIA):''' أداة مجانية ومفتوحة المصدر لتسمية الصور.
+*   '''Doccano:''' أداة مجانية ومفتوحة المصدر لتسمية النصوص.
-== أدوات ومنصات تسمية البيانات ==
+*   '''CVAT (Computer Vision Annotation Tool):''' أداة مفتوحة المصدر لتسمية الصور والفيديو.
-هناك العديد من الأدوات والمنصات المتاحة لتسمية البيانات، بعضها مجاني وبعضها مدفوع. إليك بعض الأمثلة:
+== تحديات في تسمية البيانات ==
-*   '''Labelbox:''' منصة شاملة لتسمية البيانات تدعم مجموعة متنوعة من أنواع البيانات.
-*   '''Scale AI:''' منصة أخرى شائعة لتسمية البيانات، تركز على توفير بيانات عالية الجودة.
-*   '''Amazon SageMaker Ground Truth:''' خدمة من أمازون لتسمية البيانات، تتكامل مع خدمات أمازون الأخرى.
-*   '''CVAT (Computer Vision Annotation Tool):''' أداة مجانية ومفتوحة المصدر لتسمية الصور ومقاطع الفيديو.
-*   '''Prodigy:''' أداة تسمية بيانات متخصصة في تسمية النصوص.
-*   '''Mechanical Turk:''' منصة تتيح لك الاستعانة بمصادر خارجية لتسمية البيانات.
-== استراتيجيات تسمية البيانات الفعالة ==
+*   '''التكلفة:''' يمكن أن تكون تسمية البيانات مكلفة، خاصةً بالنسبة لمجموعات البيانات الكبيرة.
+*   '''الوقت:''' تستغرق عملية تسمية البيانات وقتًا طويلاً.
+*   '''الدقة:''' ضمان دقة البيانات المُعلَّمة أمر بالغ الأهمية.
+*   '''التحيز:''' يمكن أن يؤدي التحيز في البيانات المُعلَّمة إلى نماذج متحيزة.
+*   '''التعقيد:''' بعض أنواع البيانات تتطلب خبرة خاصة لتسميتها بشكل صحيح.
-*   '''التدريب الجيد للمعلّمين (Proper Labeler Training):''' التأكد من أن الأشخاص الذين يقومون بتسمية البيانات يفهمون المهمة ومعايير التسمية.
+== استراتيجيات لتداول الخيارات الثنائية باستخدام البيانات المُعلَّمة (على سبيل المثال) ==
-*   '''التحقق من الجودة (Quality Control):''' إجراء فحوصات منتظمة للتحقق من دقة وجودة البيانات المُعلّمة.
-*   '''استخدام أدوات التحقق من الاتساق (Consistency Checking Tools):''' استخدام أدوات تساعد في تحديد التناقضات في البيانات المُعلّمة.
-*   '''التكرار (Iteration):''' تحسين عملية التسمية باستمرار بناءً على النتائج والتعليقات.
-== العلاقة بين تسمية البيانات والتحليل الفني ==
+على الرغم من أن تسمية البيانات تركز بشكل أساسي على تعلم الآلة، إلا أنها يمكن أن تكون مفيدة في تطوير [[استراتيجيات التداول]] للخيارات الثنائية. إليك بعض الأمثلة:
-تسمية البيانات يمكن أن تعزز بشكل كبير فعالية [[التحليل الفني]]. على سبيل المثال، يمكن استخدام تسمية البيانات لتدريب نموذج يتعرف تلقائيًا على أنماط الشموع اليابانية (مثل [[الابتلاع الصاعد]]، [[الابتلاع الهابط]]، [[نجمة الصباح]]، [[نجمة المساء]]) أو أنماط الرسوم البيانية (مثل [[الرأس والكتفين]]، [[المثلث الصاعد]]، [[المثلث الهابط]]).  هذا يسمح للمتداولين بتحديد فرص التداول بسرعة ودقة أكبر.
+*   '''تحديد الأنماط الرسومية (Chart Patterns):''' يمكن تدريب نموذج على بيانات تاريخية مُعلَّمة لتحديد الأنماط الرسومية مثل [[الرأس والكتفين]] و [[المثلثات]] و [[المستطيلات]].
+*   '''تحليل المؤشرات الفنية (Technical Indicators):''' يمكن استخدام البيانات المُعلَّمة لتدريب نموذج على التنبؤ بحركة الأسعار بناءً على المؤشرات الفنية مثل [[المتوسطات المتحركة]] و [[مؤشر القوة النسبية]] و [[ماكد]].
+*   '''تحليل حجم التداول (Volume Analysis):''' يمكن تدريب نموذج على بيانات حجم التداول لتحديد نقاط الدخول والخروج المحتملة.
+*   '''التعرف على الأخبار (News Sentiment):''' استخدام [[تحليل المشاعر]] للأخبار المتعلقة بالأصول المالية للتنبؤ بردود فعل السوق.
+*   '''التداول الخوارزمي (Algorithmic Trading):''' بناء [[روبوتات تداول]] تعتمد على نماذج تعلم آلي مُدرَّبة على بيانات مُعلَّمة.
-== العلاقة بين تسمية البيانات وتحليل حجم التداول ==
+== التحليل الفني واستراتيجيات التداول ذات الصلة ==
-تحليل حجم التداول (Volume Analysis) هو جزء أساسي من استراتيجيات التداول الناجحة. تسمية البيانات يمكن أن تساعد في تدريب نماذج تتعرف على العلاقة بين حجم التداول وحركة الأسعار. على سبيل المثال، يمكن تدريب نموذج لتحديد ما إذا كان الارتفاع في السعر مدعومًا بحجم تداول كبير (وهو إشارة صعودية) أو حجم تداول منخفض (وهو إشارة أقل موثوقية).
+*   [[الشموع اليابانية]]
+*   [[خطوط الاتجاه]]
+*   [[مستويات الدعم والمقاومة]]
+*   [[استراتيجية الاختراق]]
+*   [[استراتيجية الارتداد]]
+*   [[استراتيجية المتوسطات المتحركة المتقاطعة]]
+*   [[استراتيجية بولينجر باند]]
+*   [[استراتيجية RSI]]
+*   [[استراتيجية MACD]]
+*   [[استراتيجية فيبوناتشي]]
+*   [[استراتيجية إليوت ويف]]
+*   [[استراتيجية مارتينجال]]
+*   [[استراتيجية المضاعفة]]
+*   [[استراتيجية التحكم في المخاطر]]
+*   [[استراتيجية التداول المتأرجح]]
-== استراتيجيات تداول ذات صلة ==
+== حجم التداول والتحليل ==
-*   [[تداول الاتجاه]]
+*   [[مؤشر حجم التداول على المدى المتوسط (OBV)]]
-*   [[تداول الاختراق]]
+*   [[مؤشر التراكم / التوزيع (A/D)]]
-*   [[تداول الانعكاس]]
+*   [[حجم الأمر]]
-*   [[تداول النطاق]]
+*   [[العمق السوقي]]
-*   [[المضاربة]]
+*   [[تحليل دفتر الأوامر]]
-*   [[التحوط]]
-*   [[تداول الزخم]]
-*   [[تداول المتوسطات المتحركة]]
-*   [[تداول فيبوناتشي]]
-*   [[تداول الماكد]]
-*   [[تداول مؤشر القوة النسبية]]
-*   [[تداول بولينجر باند]]
-*   [[تداول RSI]]
-*   [[تداول ستوكاستيك]]
-*   [[تداول Ichimoku Cloud]]
 == الخلاصة ==
-تسمية البيانات هي عملية أساسية لنجاح أي مشروع تعلم آلي في مجال تداول العملات المشفرة.  من خلال فهم أنواع تسمية البيانات، وأهميتها، وكيفية التأكد من جودة البيانات المُعلّمة، يمكنك بناء نماذج تداول أكثر دقة وموثوقية.  الاستثمار في عملية تسمية بيانات قوية سيؤدي في النهاية إلى تحسين أداء استراتيجيات التداول الخاصة بك وزيادة أرباحك.
+تسمية البيانات هي عملية أساسية لنجاح أي مشروع تعلم آلي. فهم أنواع تسمية البيانات والأدوات المتاحة والتحديات المحتملة سيساعدك على بناء نماذج دقيقة وموثوقة. مع التقدم المستمر في مجال الذكاء الاصطناعي، ستزداد أهمية تسمية البيانات في المستقبل.
-[[تداول العملات المشفرة]]
+[[التعلم الآلي]]
-[[التحليل الفني]]
+[[الذكاء الاصطناعي]]
-[[تحليل حجم التداول]]
+[[النماذج]]
-[[الذكاء الاصطناعي في التداول]]
+[[الخوارزميات]]
-[[تعلم الآلة في التداول]]
+[[الرؤية الحاسوبية]]
-[[التداول الآلي]]
+[[القيادة الذاتية]]
+[[التحليل الطبي]]
+[[علم النفس الحاسوبي]]
+[[التعرف على الكلام]]
+[[التنبؤ المالي]]
+[[تحليل المخاطر]]
+[[التعلم الخاضع للإشراف]]
 [[البيانات الضخمة]]
-[[الشموع اليابانية]]
+[[التحليل البياني]]
-[[الرسوم البيانية]]
+[[هندسة الميزات]]
-[[إدارة المخاطر في التداول]]
-[[الاستثمار في العملات المشفرة]]
-[[تقلبات سوق العملات المشفرة]]
-[[تحليل أساسي للعملات المشفرة]]
-[[التحليل الفني المتقدم]]
-[[التحليل الكمي للتداول]]
-[[البيانات البديلة في التداول]]
 [[التحقق من صحة البيانات]]
-[[تنظيف البيانات]]
+[[جودة البيانات]]
-[[تصور البيانات]]
+[[الخصوصية]]
+[[الأخلاقيات]]
+[[معالجة اللغة الطبيعية]]
+[[استخراج المعلومات]]
-[[Category:**الفئة:تسمية_البيانات**]]
+[[Category: تعلم_آلي]]
 == ابدأ التداول الآن ==