ما هي بعض الأمثلة على المعلمات الفائقة للخوارزمية؟
في مجال التعلم الآلي، تلعب المعلمات الفائقة دورًا حاسمًا في تحديد أداء وسلوك الخوارزمية. المعلمات الفائقة هي معلمات يتم تعيينها قبل بدء عملية التعلم. لا يتم تعلمها أثناء التدريب؛ وبدلاً من ذلك، فإنهم يتحكمون في عملية التعلم نفسها. في المقابل، يتم تعلم معلمات النموذج أثناء التدريب، مثل الأوزان
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
هل حجم الدفعة والعصر وحجم مجموعة البيانات كلها معلمات مفرطة؟
يعد حجم الدفعة والعصر وحجم مجموعة البيانات من الجوانب الحاسمة في التعلم الآلي ويشار إليها عادةً باسم المعلمات الفائقة. لفهم هذا المفهوم، دعونا نتعمق في كل مصطلح على حدة. حجم الدُفعة: حجم الدُفعة هو معلمة تشعبية تحدد عدد العينات التي تمت معالجتها قبل تحديث أوزان النموذج أثناء التدريب. إنه يلعب
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, الخطوات السبع للتعلم الآلي
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
ما هي المعلمات الفائقة؟
تلعب المعلمات الفائقة دورًا حاسمًا في مجال التعلم الآلي، وتحديدًا في سياق Google Cloud Machine Learning. لفهم المعلمات الفائقة، من المهم أولاً فهم مفهوم التعلم الآلي. التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي الذي يركز على تطوير الخوارزميات والنماذج التي يمكنها التعلم من البيانات
ما هي خوارزمية تعزيز التدرج؟
تتضمن نماذج التدريب في مجال الذكاء الاصطناعي، وتحديدًا في سياق Google Cloud Machine Learning، استخدام خوارزميات مختلفة لتحسين عملية التعلم وتحسين دقة التنبؤات. إحدى هذه الخوارزميات هي خوارزمية Gradient Boosting. يعد Gradient Boosting طريقة تعلم جماعية قوية تجمع بين العديد من المتعلمين الضعفاء، مثل
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, التقدم في تعلم الآلة, رؤية AutoML - الجزء 2
لماذا من الضروري التعمق في الأعمال الداخلية لخوارزميات التعلم الآلي من أجل تحقيق دقة أعلى؟
لتحقيق دقة أعلى في خوارزميات التعلم الآلي ، من الضروري التعمق في أعمالهم الداخلية. هذا صحيح بشكل خاص في مجال التعلم العميق ، حيث يتم تدريب الشبكات العصبية المعقدة لأداء مهام مثل ممارسة الألعاب. من خلال فهم الآليات والمبادئ الأساسية لهذه الخوارزميات ، يمكننا أن نكون على علم
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق EITC/AI/DLTF مع TensorFlow, تدريب شبكة عصبية للعب لعبة باستخدام TensorFlow و Open AI, المُقدّمة, مراجعة الامتحان
ما هي المصطلحات الثلاثة التي يجب فهمها لاستخدام مُحسِّن النظام الأساسي للذكاء الاصطناعي؟
للاستفادة بشكل فعال من مُحسِّن النظام الأساسي للذكاء الاصطناعي في Google Cloud AI Platform ، من الضروري فهم ثلاثة مصطلحات رئيسية: الدراسة والتجربة والقياس. تشكل هذه الشروط الأساس لفهم قدرات AI Platform Optimizer والاستفادة منها. أولاً ، تشير الدراسة إلى مجموعة منسقة من التجارب تهدف إلى تحسين أ
كيف يمكن استخدام AI Platform Optimizer لتحسين أنظمة التعلم غير الآلي؟
يعد AI Platform Optimizer أداة قوية تقدمها Google Cloud والتي يمكن استخدامها لتحسين أنظمة التعلم غير الآلي. على الرغم من أنه مصمم بشكل أساسي لتحسين نماذج التعلم الآلي ، إلا أنه يمكن أيضًا الاستفادة منه لتحسين أداء الأنظمة بخلاف أنظمة التعلم الآلي من خلال تطبيق تقنيات التحسين. لفهم كيفية استخدام AI Platform Optimizer في
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, منصة جوجل كلاود AI, محسن منصة AI, مراجعة الامتحان
ماذا يمكنك أن تفعل إذا حددت صورًا خاطئة أو مشكلات أخرى تتعلق بأداء نموذجك؟
عند العمل مع نماذج التعلم الآلي ، ليس من غير المألوف مواجهة صور ذات تسمية خاطئة أو مشكلات أخرى في أداء النموذج. يمكن أن تنشأ هذه المشكلات لأسباب مختلفة مثل الخطأ البشري في تسمية البيانات أو التحيزات في بيانات التدريب أو قيود النموذج نفسه. ومع ذلك ، من المهم معالجة هذه
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, التقدم في تعلم الآلة, رؤية AutoML - الجزء 2, مراجعة الامتحان
- 1
- 2