ما هو تعلُم الآلة؟
التعلم الآلي هو مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يركز على تطوير الخوارزميات والنماذج التي تمكن أجهزة الكمبيوتر من التعلم والتنبؤ أو اتخاذ القرارات دون برمجتها بشكل صريح. إنها أداة قوية تسمح للآلات بتحليل البيانات المعقدة وتفسيرها تلقائيًا، وتحديد الأنماط، واتخاذ قرارات أو تنبؤات مستنيرة.
هل يمكن للتعلم الآلي التنبؤ أو تحديد جودة البيانات المستخدمة؟
التعلم الآلي، وهو مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي، لديه القدرة على التنبؤ أو تحديد جودة البيانات المستخدمة. ويتم تحقيق ذلك من خلال تقنيات وخوارزميات مختلفة تمكن الآلات من التعلم من البيانات وإجراء تنبؤات أو تقييمات مستنيرة. في سياق Google Cloud Machine Learning، يتم تطبيق هذه التقنيات على
كيف يمكنك استخراج التسميات برمجياً من الصور باستخدام Python وVision API؟
لاستخراج التسميات برمجيًا من الصور باستخدام Python وVision API، يمكنك الاستفادة من الإمكانات القوية لـ Google Cloud Vision API. توفر Vision API مجموعة شاملة من ميزات تحليل الصور، بما في ذلك اكتشاف الملصقات، مما يسمح لك بتحديد الملصقات واستخراجها تلقائيًا من الصور. للبدء، سوف تحتاج
ما هي الخطوات المتبعة في استخدام Google Vision API لاستخراج النص من الصورة؟
توفر Google Vision API مجموعة قوية من الأدوات لفهم النص واستخراجه من الصور. تعتبر هذه الوظيفة مفيدة بشكل خاص في مجموعة متنوعة من التطبيقات مثل التعرف الضوئي على الحروف (OCR)، وتحليل المستندات، والبحث عن الصور. للاستفادة من Google Vision API لاستخراج النص من صورة ما، يمكن اتباع الخطوات التالية
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, واجهة برمجة تطبيقات Google Vision EITC/AI/GVAPI, فهم النص في البيانات المرئية, كشف واستخراج النص من الصورة, مراجعة الامتحان
كيف تبدو عملية تصنيف البيانات ومن يقوم بها؟
تعد عملية تصنيف البيانات في مجال الذكاء الاصطناعي خطوة حاسمة في تدريب نماذج التعلم الآلي. يتضمن تصنيف البيانات تعيين علامات أو تعليقات توضيحية ذات معنى وذات صلة بالبيانات، مما يمكّن النموذج من التعلم وإجراء تنبؤات دقيقة بناءً على المعلومات المصنفة. يتم تنفيذ هذه العملية عادةً بواسطة الشروح البشرية
هل يمكن استخدام حلول Google السحابية لفصل الحوسبة عن التخزين من أجل تدريب أكثر كفاءة لنموذج تعلم الآلة مع البيانات الضخمة؟
يعد التدريب الفعال لنماذج التعلم الآلي باستخدام البيانات الضخمة جانبًا حاسمًا في مجال الذكاء الاصطناعي. تقدم Google حلولاً متخصصة تسمح بفصل الحوسبة عن التخزين، مما يتيح عمليات تدريب فعالة. توفر هذه الحلول، مثل Google Cloud Machine Learning وGCP BigQuery ومجموعات البيانات المفتوحة، إطارًا شاملاً للتقدم
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, التقدم في تعلم الآلة, BigQuery وفتح مجموعات البيانات في GCP
كيف ترتبط معلمات ضبط ML والمعلمات الفائقة ببعضها البعض؟
تعد معلمات الضبط والمعلمات الفائقة مفاهيم ذات صلة في مجال التعلم الآلي. تعد معلمات الضبط خاصة بخوارزمية معينة للتعلم الآلي وتستخدم للتحكم في سلوك الخوارزمية أثناء التدريب. من ناحية أخرى، المعلمات الفائقة هي معلمات لم يتم تعلمها من البيانات ولكن تم تعيينها قبل
هل يمكن تفسير التعلم العميق على أنه تعريف وتدريب نموذج يعتمد على شبكة عصبية عميقة (DNN)؟
يمكن بالفعل تفسير التعلم العميق على أنه تعريف وتدريب نموذج يعتمد على شبكة عصبية عميقة (DNN). التعلم العميق هو مجال فرعي من التعلم الآلي الذي يركز على تدريب الشبكات العصبية الاصطناعية ذات الطبقات المتعددة، والمعروفة أيضًا باسم الشبكات العصبية العميقة. تم تصميم هذه الشبكات لتعلم التمثيل الهرمي للبيانات، وتمكينها
ما الأمر الذي يمكن استخدامه لإرسال وظيفة تدريبية في Google Cloud AI Platform؟
لإرسال مهمة تدريبية في Google Cloud Machine Learning (أو Google Cloud AI Platform)، يمكنك استخدام الأمر "gcloud ai-platform jobs Submit Training". يتيح لك هذا الأمر إرسال مهمة تدريبية إلى خدمة تدريب منصة الذكاء الاصطناعي، والتي توفر بيئة قابلة للتطوير وفعالة لتدريب نماذج التعلم الآلي. "منصة gcloud ai
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, خبرة في تعلم الآلة, وحدات معالجة الموتر - التاريخ والأجهزة
هل يمكن التحكم بسهولة (عن طريق إضافة وإزالة) عدد الطبقات وعدد العقد في الطبقات الفردية عن طريق تغيير المصفوفة المتوفرة كوسيطة مخفية للشبكة العصبية العميقة (DNN)؟
في مجال التعلم الآلي، وتحديدًا الشبكات العصبية العميقة (DNNs)، تعد القدرة على التحكم في عدد الطبقات والعقد داخل كل طبقة جانبًا أساسيًا لتخصيص بنية النموذج. عند العمل مع شبكات DNN في سياق Google Cloud Machine Learning، تلعب المصفوفة المتوفرة كوسيطة مخفية دورًا حاسمًا
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, الشبكات العصبية العميقة والمقدرات