ما هو الترميز الساخن؟
أحد التشفيرات الساخنة هو أسلوب يستخدم في التعلم الآلي ومعالجة البيانات لتمثيل المتغيرات الفئوية كمتجهات ثنائية. وهو مفيد بشكل خاص عند العمل مع الخوارزميات التي لا يمكنها التعامل مع البيانات الفئوية مباشرة، مثل المقدرات البسيطة والبسيطة. في هذه الإجابة، سوف نستكشف مفهوم التشفير الساخن والغرض منه و
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, مقدرات بسيطة وبسيطة
ماذا عن تشغيل نماذج تعلم الآلة في إعداد مختلط، مع تشغيل النماذج الحالية محليًا مع إرسال النتائج إلى السحابة؟
يمكن أن يوفر تشغيل نماذج التعلم الآلي (ML) في إعداد مختلط، حيث يتم تنفيذ النماذج الحالية محليًا وإرسال نتائجها إلى السحابة، العديد من الفوائد من حيث المرونة وقابلية التوسع وفعالية التكلفة. ويستفيد هذا النهج من نقاط القوة في كل من موارد الحوسبة المحلية والسحابية، مما يسمح للمؤسسات بالاستفادة من بنيتها التحتية الحالية أثناء العمل
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, مزيد من الخطوات في تعلم الآلة, البيانات الضخمة لنماذج التدريب في السحابة
ما الدور الذي لعبه TensorFlow في مشروع دانيال مع العلماء في MBARI؟
لعب TensorFlow دورًا محوريًا في مشروع دانيال مع العلماء في MBARI من خلال توفير منصة قوية ومتعددة الاستخدامات لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي وتنفيذها. اكتسب TensorFlow ، وهو إطار عمل تعلم آلي مفتوح المصدر طورته Google ، شعبية كبيرة في مجتمع الذكاء الاصطناعي نظرًا لمجموعته الواسعة من الوظائف وسهولة الاستخدام.
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, تطبيقات TensorFlow, دانيال وبحر الصوت, مراجعة الامتحان
ما الدور الذي لعبته منصة التعلم الآلي الخاصة بـ Airbnb ، Bighead ، في المشروع؟
لعبت Bighead ، منصة التعلم الآلي الخاصة بـ Airbnb ، دورًا مهمًا في مشروع تصنيف صور القوائم باستخدام التعلم الآلي. تم تطوير هذه المنصة لمعالجة التحديات التي تواجهها Airbnb في النشر الفعال وإدارة نماذج التعلم الآلي على نطاق واسع. من خلال الاستفادة من قوة TensorFlow ، مكّن Bighead Airbnb من أتمتة العملية وتبسيطها
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, تطبيقات TensorFlow, تصنف Airbnb باستخدام ML صور قوائمها, مراجعة الامتحان
ما هو دور Apache Beam في إطار عمل TFX؟
Apache Beam هو نموذج برمجة موحد مفتوح المصدر يوفر إطارًا قويًا لبناء الدُفعات وتدفق خطوط أنابيب معالجة البيانات. إنه يوفر واجهة برمجة تطبيقات بسيطة ومعبرة تسمح للمطورين بكتابة خطوط أنابيب معالجة البيانات التي يمكن تنفيذها على مختلف الخلفيات المعالجة الموزعة ، مثل Apache Flink و Apache Spark و Google Cloud Dataflow.
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow ممتد (TFX), المعالجة والمكونات الموزعة, مراجعة الامتحان
كيف تستفيد TFX من Apache Beam في هندسة ML لعمليات نشر ML للإنتاج؟
Apache Beam هو إطار عمل قوي مفتوح المصدر يوفر نموذج برمجة موحد لكل من معالجة البيانات المجمعة والمتدفقة. يوفر مجموعة من واجهات برمجة التطبيقات والمكتبات التي تمكن المطورين من كتابة خطوط أنابيب معالجة البيانات التي يمكن تنفيذها على مختلف الخلفيات المعالجة الموزعة ، مثل Apache Flink و Apache Spark و Google Cloud Dataflow.
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow ممتد (TFX), هندسة ML لعمليات نشر ML مع TFX, مراجعة الامتحان
ما هي مزايا استخدام مجموعات بيانات TensorFlow في TensorFlow 2.0؟
توفر مجموعات بيانات TensorFlow مجموعة من المزايا في TensorFlow 2.0 ، مما يجعلها أداة قيمة لمعالجة البيانات وتدريب النماذج في مجال الذكاء الاصطناعي (AI). تنبع هذه المزايا من مبادئ تصميم مجموعات بيانات TensorFlow ، والتي تعطي الأولوية للكفاءة والمرونة وسهولة الاستخدام. في هذه الإجابة ، سوف نستكشف المفتاح
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow 2.0 تحديث, مقدمة إلى TensorFlow 2.0, مراجعة الامتحان
كيف يمكننا تكرار أكثر من مجموعتين من البيانات في وقت واحد في بايثون باستخدام وظيفة "zip"؟
لتكرار أكثر من مجموعتين من البيانات في وقت واحد في Python ، يمكن استخدام وظيفة "zip". تأخذ وظيفة "zip" متكررات متعددة كوسائط وتعيد مكررًا من المجموعات ، حيث تحتوي كل مجموعة على العناصر المقابلة من عناصر الإدخال. يتيح لنا ذلك معالجة العناصر من مجموعات متعددة من البيانات معًا في ملف
- نشرت في برمجة الحاسب الآلي, أساسيات برمجة بايثون EITC/CP/PPF, التقدم في بايثون, خوارزمية الفوز القطري, مراجعة الامتحان
ما هو دور Cloud Dataflow في معالجة بيانات إنترنت الأشياء في خط أنابيب التحليلات؟
تلعب Cloud Dataflow ، وهي خدمة مُدارة بالكامل مقدمة من Google Cloud Platform (GCP) ، دورًا مهمًا في معالجة بيانات إنترنت الأشياء في خط أنابيب التحليلات. إنه يوفر حلاً قابلاً للتطوير وموثوقًا به لتحويل وتحليل كميات كبيرة من البيانات المتدفقة والدُفعات في الوقت الفعلي. من خلال الاستفادة من Cloud Dataflow ، يمكن للمؤسسات التعامل بكفاءة مع التدفق الهائل
- نشرت في الحوسبة السحابية, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, مختبرات GCP, خط أنابيب تحليلات إنترنت الأشياء, مراجعة الامتحان
ما هي الخطوات المتبعة في بناء مسار تحليلات إنترنت الأشياء على Google Cloud Platform؟
يتضمن بناء خط أنابيب تحليلات إنترنت الأشياء على Google Cloud Platform (GCP) عدة خطوات تشمل جمع البيانات ، واستيعاب البيانات ، ومعالجة البيانات ، وتحليل البيانات. تمكن هذه العملية الشاملة المؤسسات من استخراج رؤى قيمة من أجهزة إنترنت الأشياء (IoT) واتخاذ قرارات مستنيرة. في هذه الإجابة ، سوف نتعمق في كل خطوة متضمنة فيها
- نشرت في الحوسبة السحابية, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, مختبرات GCP, خط أنابيب تحليلات إنترنت الأشياء, مراجعة الامتحان
- 1
- 2