تلعب واجهة برمجة التطبيقات (API) المجاورة للحزمة في التعلم المنظم العصبي (NSL) لـ TensorFlow دورًا حاسمًا في إنشاء مجموعة بيانات تدريب معززة تعتمد على بيانات الرسم البياني الطبيعي. NSL هو إطار عمل للتعلم الآلي يدمج البيانات المنظمة بالرسم البياني في عملية التدريب، مما يعزز أداء النموذج من خلال الاستفادة من بيانات الميزات وبيانات الرسم البياني. من خلال استخدام واجهة برمجة تطبيقات الجيران للحزمة، يمكن لـ NSL دمج معلومات الرسم البياني بشكل فعال في عملية التدريب، مما يؤدي إلى نموذج أكثر قوة ودقة.
عند تدريب نموذج باستخدام بيانات الرسم البياني الطبيعية، يتم استخدام واجهة API المجاورة للحزمة لإنشاء مجموعة بيانات تدريب تتضمن كلاً من بيانات الميزات الأصلية والمعلومات المستندة إلى الرسم البياني. تتضمن هذه العملية تحديد العقدة المستهدفة من الرسم البياني وتجميع المعلومات من العقد المجاورة لها لزيادة بيانات الميزة. ومن خلال القيام بذلك، يمكن للنموذج أن يتعلم ليس فقط من ميزات الإدخال ولكن أيضًا من العلاقات والاتصالات داخل الرسم البياني، مما يؤدي إلى تحسين التعميم والأداء التنبؤي.
لتوضيح هذا المفهوم بشكل أكبر، فكر في سيناريو تكون فيه المهمة هي التنبؤ بتفضيلات المستخدم في شبكة اجتماعية بناءً على تفاعلاتهم مع المستخدمين الآخرين. في هذه الحالة، يمكن استخدام واجهة API الخاصة بالحزمة لتجميع المعلومات من اتصالات المستخدم (الجيران) في الرسم البياني الاجتماعي، مثل الإعجابات والتعليقات والمحتوى المشترك. من خلال دمج هذه المعلومات المستندة إلى الرسم البياني في مجموعة بيانات التدريب، يمكن للنموذج التقاط الأنماط والتبعيات الأساسية في البيانات بشكل أفضل، مما يؤدي إلى تنبؤات أكثر دقة.
تتيح واجهة برمجة التطبيقات (API) المجاورة للحزمة في التعلم المنظم العصبي لـ TensorFlow إنشاء مجموعة بيانات تدريب معززة تجمع بين بيانات الميزات والمعلومات المستندة إلى الرسم البياني، مما يعزز قدرة النموذج على التعلم من هياكل البيانات العلائقية المعقدة. من خلال الاستفادة من بيانات الرسم البياني الطبيعي في عملية التدريب، تعمل NSL على تمكين نماذج التعلم الآلي لتحقيق أداء فائق في المهام التي تتضمن عناصر بيانات مترابطة.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow:
- كيف يمكن للمرء استخدام طبقة التضمين لتعيين المحاور المناسبة تلقائيًا لمؤامرة تمثيل الكلمات كمتجهات؟
- ما هو الغرض من الحد الأقصى للتجميع في CNN؟
- كيف يتم تطبيق عملية استخراج الميزات في الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) على التعرف على الصور؟
- هل من الضروري استخدام وظيفة التعلم غير المتزامنة لنماذج التعلم الآلي التي تعمل في TensorFlow.js؟
- ما هو الحد الأقصى لعدد الكلمات المعلمة لواجهة برمجة تطبيقات TensorFlow Keras Tokenizer؟
- هل يمكن استخدام TensorFlow Keras Tokenizer API للعثور على الكلمات الأكثر شيوعًا؟
- ما هو توكو؟
- ما هي العلاقة بين عدد من العصور في نموذج التعلم الآلي ودقة التنبؤ من تشغيل النموذج؟
- ما هي حزمة الجيران API في التعلم المنظم العصبي لـ TensorFlow؟
- هل يمكن استخدام التعلم المنظم العصبي مع البيانات التي لا يوجد لها رسم بياني طبيعي؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals