كيف يعمل TensorFlow على تحسين معلمات النموذج لتقليل الاختلاف بين التنبؤات والبيانات الفعلية؟
السبت، 05 أغسطس 2023
by أكاديمية EITCA
TensorFlow هو إطار عمل قوي للتعلم الآلي مفتوح المصدر يوفر مجموعة متنوعة من خوارزميات التحسين لتقليل الاختلاف بين التنبؤات والبيانات الفعلية. تتضمن عملية تحسين معلمات النموذج في TensorFlow عدة خطوات رئيسية ، مثل تحديد وظيفة الخسارة ، واختيار المُحسِّن ، وتهيئة المتغيرات ، وإجراء التحديثات المتكررة. أولاً،
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, مقدمة إلى TensorFlow, أساسيات التعلم الآلي, مراجعة الامتحان
الكلمات المفتاحية هذه:
تحسين آدم, الذكاء الاصطناعي, نزول دفعة متدرجة, نزول متدرج, فقدان وظيفة, نزول متدرج دفعة صغيرة, خوارزميات التحسين, تهيئة المعلمة, الانحدار العشوائي, TensorFlow
ما هي بعض المعلمات الفائقة التي يمكننا تجربتها لتحقيق دقة أعلى في نموذجنا؟
الأربعاء، 02 أغسطس 2023
by أكاديمية EITCA
لتحقيق دقة أعلى في نموذج التعلم الآلي الخاص بنا ، هناك العديد من المعلمات الفائقة التي يمكننا تجربتها. تعد المعلمات التشعبية معلمات قابلة للتعديل يتم تعيينها قبل بدء عملية التعلم. يتحكمون في سلوك خوارزمية التعلم ولهم تأثير كبير على أداء النموذج. أحد العوامل المهمة التي يجب مراعاتها هو
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, مزيد من الخطوات في تعلم الآلة, حالة استخدام التعلم الآلي في الموضة, مراجعة الامتحان
الكلمات المفتاحية هذه:
وظائف التنشيط, الذكاء الاصطناعي, حجم الدفعة, معلمات هايبر, معدل التعليم, هندسة الشبكات, عدد الوحدات المخفية, خوارزمية التحسين, تهيئة المعلمة, التنظيم