هل سيطبق التعلم المنظم العصبي (NSL) على حالة العديد من صور القطط والكلاب صورًا جديدة على أساس الصور الموجودة؟
التعلم الهيكلي العصبي (NSL) هو إطار عمل للتعلم الآلي تم تطويره بواسطة Google والذي يسمح بتدريب الشبكات العصبية باستخدام الإشارات المنظمة بالإضافة إلى مدخلات الميزات القياسية. يعد إطار العمل هذا مفيدًا بشكل خاص في السيناريوهات التي تحتوي فيها البيانات على بنية متأصلة يمكن الاستفادة منها لتحسين أداء النموذج. في سياق وجود
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, التعلم المنظم العصبي باستخدام TensorFlow, نظرة عامة على إطار عمل التعلم المهيكل العصبي
هل من الممكن إعادة استخدام مجموعات التدريب بشكل متكرر وما تأثير ذلك على أداء النموذج المدرّب؟
تعد إعادة استخدام مجموعات التدريب بشكل متكرر في التعلم الآلي ممارسة شائعة يمكن أن يكون لها تأثير كبير على أداء النموذج المُدرب. من خلال استخدام نفس بيانات التدريب بشكل متكرر، يمكن للنموذج أن يتعلم من أخطائه ويحسن قدراته التنبؤية. ومع ذلك، فمن الضروري أن نفهم المزايا والعيوب المحتملة
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, الخطوات السبع للتعلم الآلي
ما هو حجم الدفعة الموصى به لتدريب نموذج التعلم العميق؟
يعتمد حجم الدُفعة الموصى به لتدريب نموذج التعلم العميق على عوامل مختلفة مثل الموارد الحسابية المتاحة وتعقيد النموذج وحجم مجموعة البيانات. بشكل عام ، حجم الدُفعة عبارة عن معلمة تشعبية تحدد عدد العينات التي تتم معالجتها قبل تحديث معلمات النموذج أثناء التدريب
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق لـ EITC/AI/DLPP باستخدام Python و PyTorch, التقدم مع التعلم العميق, تحليل النموذج, مراجعة الامتحان
لماذا يعتبر مقياس خسارة التحقق مهمًا عند تقييم أداء النموذج؟
يلعب مقياس فقدان التحقق من الصحة دورًا مهمًا في تقييم أداء نموذج في مجال التعلم العميق. يوفر رؤى قيمة حول مدى جودة أداء النموذج على البيانات غير المرئية ، ويساعد الباحثين والممارسين على اتخاذ قرارات مستنيرة حول اختيار النموذج ، وضبط المعلمات الفائقة ، وقدرات التعميم. من خلال مراقبة فقدان التحقق من الصحة
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق EITC/AI/DLPTFK مع Python و TensorFlow و Keras, TensorBoard, تحليل النماذج باستخدام TensorBoard, مراجعة الامتحان
ما الغرض من خلط مجموعة البيانات قبل تقسيمها إلى مجموعات تدريب واختبار؟
يخدم خلط مجموعة البيانات قبل تقسيمها إلى مجموعات تدريب واختبار غرضًا حاسمًا في مجال التعلم الآلي ، لا سيما عند تطبيق خوارزمية K الخاصة بأقرب جيران. تضمن هذه العملية أن البيانات عشوائية ، وهو أمر ضروري لتحقيق تقييم أداء غير متحيز وموثوق به. السبب الرئيسي لخلط ملف
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم الآلي EITC/AI/MLP باستخدام Python, برمجة التعلم الآلي, تطبيق خوارزمية K الخاصة بأقرب جيران, مراجعة الامتحان
ما الذي يقيسه معامل التحديد (R-squared) في سياق اختبار الافتراضات؟
معامل التحديد ، المعروف أيضًا باسم R-squared ، هو مقياس إحصائي يستخدم في سياق اختبار الافتراضات في التعلم الآلي. يوفر رؤى قيمة حول مدى ملاءمة نموذج الانحدار ويساعد في تقييم نسبة التباين في المتغير التابع التي يمكن تفسيرها من خلال المتغيرات المستقلة.
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم الآلي EITC/AI/MLP باستخدام Python, برمجة التعلم الآلي, افتراضات الاختبار, مراجعة الامتحان
لماذا من المهم اختيار الخوارزمية والمعلمات الصحيحة في تدريب واختبار الانحدار؟
يعد اختيار الخوارزمية والمعلمات الصحيحة في تدريب واختبار الانحدار ذا أهمية قصوى في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. الانحدار هو أسلوب تعلم خاضع للإشراف يستخدم لنمذجة العلاقة بين متغير تابع ومتغير واحد أو أكثر من المتغيرات المستقلة. يستخدم على نطاق واسع في مهام التنبؤ والتنبؤ. ال
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم الآلي EITC/AI/MLP باستخدام Python, تراجع, تدريب واختبار الانحدار, مراجعة الامتحان
ما هي الافتراضات الثلاثة المحتملة التي يمكن انتهاكها عندما تكون هناك مشكلة في أداء نموذج لنشاط تجاري ، وفقًا لـ ML Insights Triangle؟
يمثل ML Insights Triangle إطارًا يساعد في تحديد الافتراضات المحتملة التي يمكن انتهاكها عندما تكون هناك مشكلة في أداء نموذج للأعمال. يركز هذا الإطار ، في مجال الذكاء الاصطناعي ، وتحديداً في سياق أساسيات TensorFlow و TensorFlow Extended (TFX) ، على تقاطع فهم النموذج و
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow ممتد (TFX), فهم النموذج وواقع العمل, مراجعة الامتحان
لماذا يعتبر تطبيع البيانات مهمًا في مشاكل الانحدار وكيف يحسن أداء النموذج؟
يعد تطبيع البيانات خطوة حاسمة في مشاكل الانحدار ، حيث يلعب دورًا مهمًا في تحسين أداء النموذج. في هذا السياق ، يشير التطبيع إلى عملية تحجيم ميزات الإدخال إلى نطاق ثابت. من خلال القيام بذلك ، نضمن أن جميع الميزات لها مقاييس متشابهة ، مما يمنع بعض الميزات من السيطرة على
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow في Google Colaboratory, استخدام TensorFlow لحل مشاكل الانحدار, مراجعة الامتحان
كيف يختلف المقاس الناقص عن التجهيز الزائد من حيث أداء النموذج؟
يعد التجهيز غير المناسب والتركيب الزائد مشكلتين شائعتين في نماذج التعلم الآلي التي يمكن أن تؤثر بشكل كبير على أدائها. فيما يتعلق بأداء النموذج ، يحدث نقص في الملاءمة عندما يكون النموذج بسيطًا جدًا لالتقاط الأنماط الأساسية في البيانات ، مما يؤدي إلى ضعف الدقة التنبؤية. من ناحية أخرى ، يحدث التجاوز عندما يصبح النموذج معقدًا للغاية
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, مشاكل التجهيز, حل مشاكل فرط التخصيص والنقص في النموذج - الجزء 2, مراجعة الامتحان
- 1
- 2