ما هي البيانات المسمى؟
تشير البيانات المصنفة، في سياق الذكاء الاصطناعي (AI) وتحديدًا في مجال Google Cloud Machine Learning، إلى مجموعة بيانات تم تعليقها أو تمييزها بتسميات أو فئات محددة. تعمل هذه التسميات بمثابة الحقيقة الأساسية أو المرجع لتدريب خوارزميات التعلم الآلي. من خلال ربط نقاط البيانات بها
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
هل "وظائف gcloud ml-engine تقدم التدريب" أمر صحيح لتقديم وظيفة تدريبية؟
يعد الأمر "Gcloud ml-engine jobs Submit Training" أمرًا صحيحًا لإرسال مهمة تدريبية في Google Cloud Machine Learning. يعد هذا الأمر جزءًا من Google Cloud SDK (مجموعة تطوير البرامج) وهو مصمم خصيصًا للتفاعل مع خدمات التعلم الآلي التي تقدمها Google Cloud. عند تنفيذ هذا الأمر، تحتاج
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, خبرة في تعلم الآلة, وحدات معالجة الموتر - التاريخ والأجهزة
هل منصات التعلم الآلي مجانية الاستخدام؟
يمكن أن تختلف منصات التعلم الآلي من حيث نماذج التسعير الخاصة بها. في حين أن بعض منصات التعلم الآلي توفر وصولاً مجانيًا إلى ميزات معينة أو استخدامًا محدودًا، فقد يتطلب البعض الآخر الدفع مقابل الوصول الكامل إلى خدماتها. في حالة Google Cloud Machine Learning، هناك خيارات مجانية ومدفوعة متاحة، اعتمادًا على ما هو محدد
كيف يؤثر اختيار حجم الكتلة على قرص ثابت على أدائه في حالات الاستخدام المختلفة؟
يمكن أن يؤثر اختيار حجم الكتلة على قرص ثابت بشكل كبير على أدائها لحالات الاستخدام المختلفة في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) عند استخدام Google Cloud Machine Learning (ML) و Google Cloud AI Platform لعلوم البيانات الإنتاجية. يشير حجم الكتلة إلى الأجزاء ذات الحجم الثابت التي يتم تخزين البيانات عليها
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, منصة جوجل كلاود AI, قرص ثابت لعلوم البيانات المنتجة, 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 يمكننا إنشاء مصنف خطي باستخدام TensorFlow's Estimator Framework في Google Cloud Machine Learning؟
لإنشاء مصنف خطي باستخدام إطار عمل مقدر TensorFlow في Google Cloud Machine Learning ، يمكنك اتباع عملية خطوة بخطوة تتضمن إعداد البيانات وتعريف النموذج والتدريب والتقييم والتنبؤ. سيرشدك هذا الشرح الشامل خلال كل خطوة من هذه الخطوات ، مما يوفر قيمة تعليمية تستند إلى المعرفة الواقعية. 1. إعداد البيانات: قبل بناء أ
- 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
ما هي الخطوات المتبعة في استخدام خدمة التنبؤ من Google Cloud Machine Learning Engine؟
تتضمن عملية استخدام خدمة التنبؤ في Google Cloud Machine Learning Engine عدة خطوات تمكّن المستخدمين من نشر نماذج التعلم الآلي واستخدامها لعمل تنبؤات على نطاق واسع. تقدم هذه الخدمة ، التي تعد جزءًا من منصة Google Cloud AI ، حلاً بدون خادم لتشغيل التنبؤات على النماذج المدربة ، مما يسمح للمستخدمين بالتركيز على
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, توقعات خادم على نطاق واسع, مراجعة الامتحان