كيف يمكن للمرء معرفة ما إذا كان النموذج قد تم تدريبه بشكل صحيح؟ هل الدقة مؤشر رئيسي وهل يجب أن تكون أعلى من 90%؟
يعد تحديد ما إذا كان نموذج التعلم الآلي قد تم تدريبه بشكل صحيح جانبًا مهمًا في عملية تطوير النموذج. في حين أن الدقة هي مقياس مهم (أو حتى مقياس رئيسي) في تقييم أداء النموذج، إلا أنها ليست المؤشر الوحيد للنموذج المدرب جيدًا. إن تحقيق دقة أعلى من 90% ليس أمرًا عالميًا
هل يعد اختبار نموذج تعلم الآلة مقابل البيانات التي كان من الممكن استخدامها سابقًا في التدريب النموذجي مرحلة تقييم مناسبة في التعلم الآلي؟
تعد مرحلة التقييم في التعلم الآلي خطوة حاسمة تتضمن اختبار النموذج مقابل البيانات لتقييم أدائه وفعاليته. عند تقييم النموذج، يوصى عمومًا باستخدام البيانات التي لم يراها النموذج أثناء مرحلة التدريب. وهذا يساعد على ضمان نتائج تقييم غير متحيزة وموثوقة.
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, الخطوات السبع للتعلم الآلي
هل الاستدلال جزء من التدريب النموذجي وليس التنبؤ؟
في مجال التعلم الآلي، وتحديدًا في سياق Google Cloud Machine Learning، فإن عبارة "الاستدلال جزء من تدريب النموذج وليس التنبؤ" ليست دقيقة تمامًا. يعد الاستدلال والتنبؤ مرحلتين متميزتين في مسار التعلم الآلي، حيث تخدم كل منهما غرضًا مختلفًا وتحدث في نقاط مختلفة في النظام
ما هي خوارزمية ML المناسبة لنموذج التدريب لمقارنة مستندات البيانات؟
إحدى الخوارزميات المناسبة تمامًا لتدريب نموذج لمقارنة مستندات البيانات هي خوارزمية تشابه جيب التمام. تشابه جيب التمام هو مقياس التشابه بين متجهين غير صفريين لمساحة المنتج الداخلية التي تقيس جيب تمام الزاوية بينهما. وفي سياق مقارنة المستندات، يتم استخدامه لتحديد
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, الخطوات السبع للتعلم الآلي
ما هي الاختلافات الرئيسية في تحميل وتدريب مجموعة بيانات Iris بين إصدارات Tensorflow 1 و Tensorflow 2؟
تم تصميم الكود الأصلي المقدم لتحميل مجموعة بيانات القزحية وتدريبها لـ TensorFlow 1 وقد لا يعمل مع TensorFlow 2. ينشأ هذا التناقض بسبب بعض التغييرات والتحديثات التي تم تقديمها في هذا الإصدار الأحدث من TensorFlow، والتي سيتم تغطيتها بالتفصيل في الإصدارات اللاحقة. الموضوعات التي سترتبط مباشرة بـ TensorFlow
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, مقدرات بسيطة وبسيطة
يمكن لخوارزميات التعلم الآلي أن تتعلم التنبؤ بالبيانات الجديدة غير المرئية أو تصنيفها. ما الذي يتضمنه تصميم النماذج التنبؤية للبيانات غير المسماة؟
يتضمن تصميم النماذج التنبؤية للبيانات غير المسماة في التعلم الآلي عدة خطوات واعتبارات رئيسية. تشير البيانات غير المسماة إلى البيانات التي لا تحتوي على تسميات أو فئات مستهدفة محددة مسبقًا. الهدف هو تطوير نماذج يمكنها التنبؤ بدقة أو تصنيف البيانات الجديدة غير المرئية بناءً على الأنماط والعلاقات المستفادة من البيانات المتاحة.
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 الأوزان والتحيزات في الذكاء الاصطناعي؟
الأوزان والتحيزات هي مفاهيم أساسية في مجال الذكاء الاصطناعي ، وتحديداً في مجال التعلم الآلي. يلعبون دورًا مهمًا في تدريب نماذج التعلم الآلي وتشغيلها. يوجد أدناه شرح شامل للأوزان والتحيزات ، واستكشاف أهميتها وكيفية استخدامها في سياق الآلة
ما هو تعريف النموذج في التعلم الآلي؟
يشير النموذج في التعلم الآلي إلى التمثيل الرياضي أو الخوارزمية التي يتم تدريبها على مجموعة بيانات لإجراء تنبؤات أو قرارات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. إنه مفهوم أساسي في مجال الذكاء الاصطناعي ويلعب دورًا مهمًا في التطبيقات المختلفة ، بدءًا من التعرف على الصور إلى معالجة اللغة الطبيعية. في