هل تقسيم البيانات الموصى بها عادة بين التدريب والتقييم يقترب من 80% إلى 20% على التوالي؟
إن الانقسام المعتاد بين التدريب والتقييم في نماذج التعلم الآلي ليس ثابتًا ويمكن أن يختلف اعتمادًا على عوامل مختلفة. ومع ذلك، يوصى عمومًا بتخصيص جزء كبير من البيانات للتدريب، عادةً حوالي 70-80%، وحجز الجزء المتبقي للتقييم، والذي سيكون حوالي 20-30%. وهذا الانقسام يضمن ذلك
هل يمكن استخدام Tensorflow للتدريب والاستدلال على الشبكات العصبية العميقة (DNNs)؟
TensorFlow هو إطار عمل مفتوح المصدر واسع الاستخدام للتعلم الآلي تم تطويره بواسطة Google. فهو يوفر نظامًا بيئيًا شاملاً من الأدوات والمكتبات والموارد التي تمكن المطورين والباحثين من بناء نماذج التعلم الآلي ونشرها بكفاءة. في سياق الشبكات العصبية العميقة (DNNs)، فإن TensorFlow ليس قادرًا على تدريب هذه النماذج فحسب، بل يمكنه أيضًا تسهيلها.
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, التقدم في تعلم الآلة, TensorFlow Hub لتعلم آلي أكثر إنتاجية
ما الغرض من التكرار على مجموعة البيانات عدة مرات أثناء التدريب؟
عند تدريب نموذج الشبكة العصبية في مجال التعلم العميق ، من الشائع تكرار مجموعة البيانات عدة مرات. هذه العملية ، المعروفة باسم التدريب القائم على الحقبة ، تخدم غرضًا حاسمًا في تحسين أداء النموذج وتحقيق تعميم أفضل. السبب الرئيسي للتكرار على مجموعة البيانات عدة مرات أثناء التدريب هو
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق لـ EITC/AI/DLPP باستخدام Python و PyTorch, الشبكة العصبية, نموذج التدريب, مراجعة الامتحان
ما هي بنية نموذج الترجمة الآلية العصبية؟
نموذج الترجمة الآلية العصبية (NMT) هو نهج قائم على التعلم العميق أحدث ثورة في مجال الترجمة الآلية. لقد اكتسب شعبية كبيرة بسبب قدرته على إنشاء ترجمات عالية الجودة من خلال النمذجة المباشرة لرسم الخرائط بين لغات المصدر والهدف. في هذه الإجابة ، سوف نستكشف هيكل نموذج NMT ، مع إبراز
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق EITC/AI/DLTF مع TensorFlow, إنشاء روبوت محادثة مع التعلم العميق و Python و TensorFlow, تدريب نموذج, مراجعة الامتحان
كيف يتم تمثيل إخراج نموذج الشبكة العصبية في لعبة AI Pong؟
في لعبة AI Pong التي تم تنفيذها باستخدام TensorFlow.js ، يتم تمثيل إخراج نموذج الشبكة العصبية بطريقة تمكن اللعبة من اتخاذ القرارات والاستجابة لأفعال اللاعب. لفهم كيفية تحقيق ذلك ، دعنا نتعمق في تفاصيل ميكانيكا اللعبة ودور الشبكة العصبية
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق EITC/AI/DLTF مع TensorFlow, التعلم العميق في المتصفح باستخدام TensorFlow.js, AI Pong في TensorFlow.js, مراجعة الامتحان
كيف ندرب شبكتنا باستخدام وظيفة "الملاءمة"؟ ما هي المعلمات التي يمكن تعديلها أثناء التدريب؟
تُستخدم وظيفة "fit" في TensorFlow لتدريب نموذج الشبكة العصبية. يتضمن تدريب الشبكة تعديل الأوزان والتحيزات لمعلمات النموذج بناءً على بيانات الإدخال والمخرجات المرغوبة. تُعرف هذه العملية بالتحسين وهي ضرورية للشبكة للتعلم وإجراء تنبؤات دقيقة. يتدرب
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق EITC/AI/DLTF مع TensorFlow, استخدام الشبكة العصبية التلافيفية للتعرف على الكلاب مقابل القطط, تدريب الشبكة, مراجعة الامتحان
ما هو الغرض من التحقق مما إذا كان النموذج المحفوظ موجودًا بالفعل قبل التدريب؟
عند تدريب نموذج التعلم العميق ، من المهم التحقق مما إذا كان النموذج المحفوظ موجودًا بالفعل قبل بدء عملية التدريب. تخدم هذه الخطوة عدة أغراض ويمكن أن تفيد بشكل كبير سير عمل التدريب. في سياق استخدام الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) لتحديد الكلاب مقابل القطط ، فإن الغرض من التحقق مما إذا كان
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق EITC/AI/DLTF مع TensorFlow, استخدام الشبكة العصبية التلافيفية للتعرف على الكلاب مقابل القطط, تدريب الشبكة, مراجعة الامتحان
كيف يتم اختيار الإجراء أثناء تكرار كل لعبة عند استخدام الشبكة العصبية للتنبؤ بالإجراء؟
أثناء كل تكرار للعبة عند استخدام شبكة عصبية للتنبؤ بالإجراء ، يتم اختيار الإجراء بناءً على ناتج الشبكة العصبية. تأخذ الشبكة العصبية الوضع الحالي للعبة كمدخلات وتنتج توزيعًا احتماليًا للإجراءات الممكنة. يتم بعد ذلك تحديد الإجراء المختار بناءً على
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق EITC/AI/DLTF مع TensorFlow, تدريب شبكة عصبية للعب لعبة باستخدام TensorFlow و Open AI, شبكة الاختبار, مراجعة الامتحان
كيف ننشئ طبقة الإدخال في وظيفة تعريف نموذج الشبكة العصبية؟
لإنشاء طبقة الإدخال في وظيفة تعريف نموذج الشبكة العصبية ، نحتاج إلى فهم المفاهيم الأساسية للشبكات العصبية ودور طبقة الإدخال في الهيكل العام. في سياق تدريب شبكة عصبية على لعب لعبة باستخدام TensorFlow و OpenAI ، تعمل طبقة الإدخال بمثابة
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق EITC/AI/DLTF مع TensorFlow, تدريب شبكة عصبية للعب لعبة باستخدام TensorFlow و Open AI, نموذج التدريب, مراجعة الامتحان
ما هو الهدف من التعلم الآلي وكيف يختلف عن البرمجة التقليدية؟
الهدف من التعلم الآلي هو تطوير الخوارزميات والنماذج التي تمكن أجهزة الكمبيوتر من التعلم والتحسين تلقائيًا من التجربة ، دون أن تكون مبرمجة بشكل صريح. هذا يختلف عن البرمجة التقليدية ، حيث يتم توفير تعليمات واضحة لأداء مهام محددة. يتضمن التعلم الآلي إنشاء وتدريب النماذج التي يمكنها تعلم الأنماط والتنبؤات
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق EITC/AI/DLTF مع TensorFlow, تدريب شبكة عصبية للعب لعبة باستخدام TensorFlow و Open AI, المُقدّمة, مراجعة الامتحان