ما هي النماذج اللغوية الكبيرة؟
تمثل النماذج اللغوية الكبيرة تطورًا كبيرًا في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) وقد اكتسبت أهمية في العديد من التطبيقات، بما في ذلك معالجة اللغات الطبيعية (NLP) والترجمة الآلية. تم تصميم هذه النماذج لفهم وإنشاء نص يشبه الإنسان من خلال الاستفادة من كميات هائلة من بيانات التدريب وتقنيات التعلم الآلي المتقدمة. في هذا الرد نحن
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, الخطوات السبع للتعلم الآلي
ما هو نقل التعلم ولماذا يعتبر حالة استخدام رئيسية لـ TensorFlow.js؟
التعلم عن طريق النقل هو أسلوب قوي في مجال التعلم العميق يسمح باستخدام النماذج المدربة مسبقًا كنقطة انطلاق لحل المهام الجديدة. إنه ينطوي على أخذ نموذج تم تدريبه على مجموعة بيانات كبيرة وإعادة استخدام المعرفة المكتسبة لحل مشكلة مختلفة ولكنها ذات صلة. هذا النهج
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق EITC/AI/DLTF مع TensorFlow, التعلم العميق في المتصفح باستخدام TensorFlow.js, المُقدّمة, 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 يشجع TensorFlow Hub تطوير النموذج التعاوني؟
TensorFlow Hub هي أداة قوية تشجع تطوير النموذج التعاوني في مجال الذكاء الاصطناعي. يوفر مستودعًا مركزيًا للنماذج المدربة مسبقًا ، والتي يمكن لمجتمع الذكاء الاصطناعي مشاركتها بسهولة وإعادة استخدامها وتحسينها. هذا يعزز التعاون ويسرع تطوير نماذج جديدة ، مما يوفر الوقت والجهد للباحثين و
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, التقدم في تعلم الآلة, TensorFlow Hub لتعلم آلي أكثر إنتاجية, مراجعة الامتحان
ما هو الغرض من صقل نموذج مدرب؟
يعد الضبط الدقيق للنموذج المُدرب خطوة حاسمة في مجال الذكاء الاصطناعي ، وتحديداً في سياق Google Cloud Machine Learning. إنه يخدم الغرض من تكييف نموذج مدرب مسبقًا مع مهمة أو مجموعة بيانات محددة ، وبالتالي تعزيز أدائه وجعله أكثر ملاءمة لتطبيقات العالم الحقيقي. تتضمن هذه العملية ضبط
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, أدوات Google للتعلم الآلي, نظرة عامة على التعلم الآلي من Google, مراجعة الامتحان
كيف يعمل التعلم عن طريق النقل على تبسيط عملية التدريب لنماذج اكتشاف الكائنات؟
التعلم عن طريق النقل هو تقنية قوية في مجال الذكاء الاصطناعي تعمل على تبسيط عملية التدريب لنماذج الكشف عن الكائنات. إنه يتيح نقل المعرفة المكتسبة من مهمة إلى أخرى ، مما يسمح للنموذج بالاستفادة من النماذج المدربة مسبقًا وتقليل كمية بيانات التدريب المطلوبة بشكل كبير. في سياق جوجل كلاود
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, أدوات Google للتعلم الآلي, اكتشاف كائن TensorFlow على iOS, مراجعة الامتحان