كيف يمكن للمرء البدء في إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي في Google Cloud للتنبؤات بدون خادم على نطاق واسع؟
للشروع في رحلة إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي (AI) باستخدام Google Cloud Machine Learning للتنبؤات بدون خادم على نطاق واسع، يجب على المرء اتباع نهج منظم يشمل عدة خطوات رئيسية. تتضمن هذه الخطوات فهم أساسيات التعلم الآلي، والتعرف على خدمات الذكاء الاصطناعي في Google Cloud، وإعداد بيئة تطوير، وإعداد و
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, توقعات خادم على نطاق واسع
كيفية بناء نموذج في Google Cloud Machine Learning؟
لإنشاء نموذج في Google Cloud Machine Learning Engine، تحتاج إلى اتباع سير عمل منظم يتضمن مكونات مختلفة. تتضمن هذه المكونات إعداد بياناتك وتحديد نموذجك وتدريبه. دعونا نستكشف كل خطوة بمزيد من التفاصيل. 1. إعداد البيانات: قبل إنشاء النموذج، من الضروري إعداد نموذجك
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, أدوات Google للتعلم الآلي, نظرة عامة على التعلم الآلي من Google
لماذا التقييم 80٪ للتدريب و 20٪ للتقييم وليس العكس؟
يعد تخصيص 80٪ وزن للتدريب و 20٪ للتقييم في سياق التعلم الآلي قرارًا استراتيجيًا يعتمد على عدة عوامل. يهدف هذا التوزيع إلى تحقيق التوازن بين تحسين عملية التعلم وضمان التقييم الدقيق لأداء النموذج. في هذا الرد ، سوف نتعمق في الأسباب
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, الخطوات السبع للتعلم الآلي
ما هي الخطوات المتبعة في التدريب والتنبؤ باستخدام نماذج TensorFlow.js؟
يتضمن التدريب والتنبؤ باستخدام نماذج TensorFlow.js عدة خطوات تمكن من تطوير ونشر نماذج التعلم العميق في المتصفح. تشمل هذه العملية إعداد البيانات وإنشاء النماذج والتدريب والتنبؤ. في هذه الإجابة ، سوف نستكشف كل خطوة من هذه الخطوات بالتفصيل ، ونقدم شرحًا شاملاً للعملية. 1. إعداد البيانات:
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق EITC/AI/DLTF مع TensorFlow, التعلم العميق في المتصفح باستخدام TensorFlow.js, المُقدّمة, مراجعة الامتحان
كيف نملأ قواميس القطار ومجموعات الاختبار؟
لتعبئة قواميس التدريب ومجموعات الاختبار في سياق تطبيق خوارزمية K أقرب جيران (KNN) في التعلم الآلي باستخدام Python ، نحتاج إلى اتباع نهج منهجي. تتضمن هذه العملية تحويل بياناتنا إلى تنسيق مناسب يمكن استخدامه بواسطة خوارزمية KNN. أولاً ، دعنا نفهم ملف
ما هي عملية إضافة تنبؤات في نهاية مجموعة بيانات لتوقع الانحدار؟
تتضمن عملية إضافة تنبؤات في نهاية مجموعة بيانات للتنبؤ بالانحدار عدة خطوات تهدف إلى إنشاء تنبؤات دقيقة بناءً على البيانات التاريخية. التنبؤ بالانحدار هو أسلوب في التعلم الآلي يسمح لنا بالتنبؤ بالقيم المستمرة بناءً على العلاقة بين المتغيرات المستقلة والتابعة. في هذا السياق ، نحن
لماذا يعد إعداد مجموعة البيانات مهمًا بشكل صحيح للتدريب الفعال لنماذج التعلم الآلي؟
يعد إعداد مجموعة البيانات بشكل صحيح أمرًا في غاية الأهمية من أجل التدريب الفعال لنماذج التعلم الآلي. تضمن مجموعة البيانات المعدة جيدًا أن النماذج يمكن أن تتعلم بشكل فعال وتقوم بتنبؤات دقيقة. تتضمن هذه العملية عدة خطوات رئيسية ، بما في ذلك جمع البيانات وتنقية البيانات والمعالجة المسبقة للبيانات وزيادة البيانات. أولاً ، يعد جمع البيانات أمرًا بالغ الأهمية لأنه يوفر الأساس
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow.js, تحضير مجموعة البيانات للتعلم الآلي, مراجعة الامتحان
ما هي الخطوات المتبعة في بناء نموذج التعلم الهيكلية العصبية لتصنيف الوثائق؟
يتضمن بناء نموذج التعلم الهيكلية العصبية (NSL) لتصنيف المستندات عدة خطوات ، كل منها حاسمة في بناء نموذج قوي ودقيق. في هذا الشرح ، سوف نتعمق في العملية التفصيلية لبناء مثل هذا النموذج ، مع توفير فهم شامل لكل خطوة. الخطوة 1: تحضير البيانات الخطوة الأولى هي جمع و
كيف يمكن للمستخدمين استيراد بيانات التدريب الخاصة بهم إلى جداول AutoML؟
لاستيراد بيانات التدريب إلى جداول AutoML ، يمكن للمستخدمين اتباع سلسلة من الخطوات التي تتضمن تحضير البيانات وإنشاء مجموعة بيانات وتحميل البيانات إلى خدمة جداول AutoML. AutoML Tables هي خدمة تعلم آلي تقدمها Google Cloud والتي تمكّن المستخدمين من إنشاء ونشر نماذج تعلم آلي مخصصة بدون ملف
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, خبرة في تعلم الآلة, جداول AutoML, مراجعة الامتحان
ما هي الخطوات المتبعة في إعداد بياناتنا لتدريب نموذج التعلم الآلي باستخدام مكتبة Pandas؟
في مجال التعلم الآلي ، يلعب إعداد البيانات دورًا مهمًا في نجاح تدريب النموذج. عند استخدام مكتبة Pandas ، هناك عدة خطوات متضمنة في إعداد البيانات لتدريب نموذج التعلم الآلي. تتضمن هذه الخطوات تحميل البيانات وتنظيفها وتحويل البيانات وتقسيم البيانات. الخطوة الأولى في
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, التقدم في تعلم الآلة, رؤية AutoML - الجزء 1, مراجعة الامتحان
- 1
- 2