ما هي أنواع ضبط المعلمة الفائقة؟
يعد ضبط المعلمات الفائقة خطوة حاسمة في عملية التعلم الآلي لأنه يتضمن العثور على القيم المثالية للمعلمات الفائقة للنموذج. المعلمات الفائقة هي معلمات لا يتم تعلمها من البيانات، بل يتم تعيينها بواسطة المستخدم قبل تدريب النموذج. إنهم يتحكمون في سلوك خوارزمية التعلم ويمكنهم ذلك بشكل كبير
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, الخطوات السبع للتعلم الآلي
ما هي بعض الأمثلة على ضبط المعلمة الفائقة؟
يعد ضبط المعلمة الفائقة خطوة حاسمة في عملية بناء نماذج التعلم الآلي وتحسينها. وهو يتضمن ضبط المعلمات التي لم يتعلمها النموذج نفسه، بل يحددها المستخدم قبل التدريب. تؤثر هذه المعلمات بشكل كبير على أداء وسلوك النموذج وإيجاد القيم المثلى له
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, الخطوات السبع للتعلم الآلي
كيف يمكننا تبسيط عملية التحسين عند العمل مع عدد كبير من مجموعات النماذج الممكنة؟
عند العمل مع عدد كبير من مجموعات النماذج الممكنة في مجال الذكاء الاصطناعي - التعلم العميق باستخدام Python و TensorFlow و Keras - TensorBoard - التحسين باستخدام TensorBoard ، من الضروري تبسيط عملية التحسين لضمان كفاءة التجربة واختيار النموذج. في هذه الاستجابة ، سوف نستكشف تقنيات واستراتيجيات مختلفة
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق EITC/AI/DLPTFK مع Python و TensorFlow و Keras, TensorBoard, التحسين باستخدام TensorBoard, مراجعة الامتحان
ما هو دور الضبط الفائق في تحسين دقة نموذج التعلم الآلي؟
يلعب ضبط Hyperparameter دورًا مهمًا في تحسين دقة نموذج التعلم الآلي. في مجال الذكاء الاصطناعي ، وتحديداً في Google Cloud Machine Learning ، يعد ضبط المعلمة الفائقة خطوة أساسية في خط أنابيب التعلم الآلي الشامل. إنها تنطوي على عملية اختيار القيم المثلى للمعلمات الفائقة للنموذج ، والتي
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, الخطوات السبع للتعلم الآلي, مراجعة الامتحان