ما هي العلاقة بين عدد من العصور في نموذج التعلم الآلي ودقة التنبؤ من تشغيل النموذج؟
تعد العلاقة بين عدد العصور في نموذج التعلم الآلي ودقة التنبؤ جانبًا مهمًا يؤثر بشكل كبير على أداء النموذج وقدرته على التعميم. تشير الحقبة إلى تمريرة واحدة كاملة عبر مجموعة بيانات التدريب بأكملها. يعد فهم كيفية تأثير عدد العصور على دقة التنبؤ أمرًا ضروريًا
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, مشاكل التجهيز, حل مشاكل فرط التخصيص والنقص في النموذج - الجزء 1
ما هو الغرض من استخدام العصور في التعلم العميق؟
الغرض من استخدام العصور في التعلم العميق هو تدريب شبكة عصبية من خلال تقديم بيانات التدريب بشكل متكرر إلى النموذج. تُعرَّف الحقبة بأنها تمريرة واحدة كاملة عبر مجموعة بيانات التدريب بأكملها. خلال كل فترة ، يقوم النموذج بتحديث معلماته الداخلية بناءً على الخطأ الذي يرتكبه في توقع المخرجات
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق لـ EITC/AI/DLPP باستخدام Python و PyTorch, التقدم مع التعلم العميق, تحليل النموذج, مراجعة الامتحان
ما هي الاختلافات بين النماذج الأساسية والصغيرة والأكبر من حيث التصميم والأداء؟
يمكن أن تعزى الاختلافات بين النماذج الأساسية والصغيرة والأكبر من حيث البنية والأداء إلى الاختلافات في عدد الطبقات والوحدات والمعلمات المستخدمة في كل نموذج. بشكل عام ، تشير بنية نموذج الشبكة العصبية إلى تنظيم طبقاتها وترتيبها ، بينما يشير الأداء إلى الكيفية
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, مشاكل التجهيز, حل مشاكل فرط التخصيص والنقص في النموذج - الجزء 2, مراجعة الامتحان
كيف يختلف المقاس الناقص عن التجهيز الزائد من حيث أداء النموذج؟
يعد التجهيز غير المناسب والتركيب الزائد مشكلتين شائعتين في نماذج التعلم الآلي التي يمكن أن تؤثر بشكل كبير على أدائها. فيما يتعلق بأداء النموذج ، يحدث نقص في الملاءمة عندما يكون النموذج بسيطًا جدًا لالتقاط الأنماط الأساسية في البيانات ، مما يؤدي إلى ضعف الدقة التنبؤية. من ناحية أخرى ، يحدث التجاوز عندما يصبح النموذج معقدًا للغاية
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, مشاكل التجهيز, حل مشاكل فرط التخصيص والنقص في النموذج - الجزء 2, مراجعة الامتحان
اشرح مفهوم عدم الملائمة ولماذا يحدث في نماذج التعلم الآلي.
عدم الملاءمة هي ظاهرة تحدث في نماذج التعلم الآلي عندما يفشل النموذج في التقاط الأنماط والعلاقات الأساسية الموجودة في البيانات. يتميز بالتحيز العالي والتباين المنخفض ، مما يؤدي إلى نموذج بسيط للغاية بحيث لا يمثل بدقة تعقيد البيانات. في هذا الشرح ، سنفعل
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, مشاكل التجهيز, حل مشاكل فرط التخصيص والنقص في النموذج - الجزء 1, مراجعة الامتحان
ما هي الانحرافات التي لوحظت في أداء النموذج على البيانات الجديدة غير المرئية؟
يمكن أن ينحرف أداء نموذج التعلم الآلي على البيانات الجديدة غير المرئية عن أدائه في بيانات التدريب. تنشأ هذه الانحرافات ، المعروفة أيضًا باسم أخطاء التعميم ، بسبب عدة عوامل في النموذج والبيانات. في سياق AutoML Vision ، أداة قوية توفرها Google Cloud لمهام تصنيف الصور ،
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, التقدم في تعلم الآلة, رؤية AutoML - الجزء 2, مراجعة الامتحان