ماذا يعني تدريب النموذج؟ أي نوع من التعلم: عميق، جماعي، نقل هو الأفضل؟ هل التعلم فعال إلى أجل غير مسمى؟
يشير تدريب "النموذج" في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) إلى عملية تدريس خوارزمية للتعرف على الأنماط وإجراء تنبؤات بناءً على البيانات المدخلة. تعد هذه العملية خطوة حاسمة في التعلم الآلي، حيث يتعلم النموذج من الأمثلة ويعمم معرفته لعمل تنبؤات دقيقة بشأن البيانات غير المرئية. هناك
ما هو نقل التعلم ولماذا يعتبر حالة استخدام رئيسية لـ TensorFlow.js؟
التعلم عن طريق النقل هو أسلوب قوي في مجال التعلم العميق يسمح باستخدام النماذج المدربة مسبقًا كنقطة انطلاق لحل المهام الجديدة. إنه ينطوي على أخذ نموذج تم تدريبه على مجموعة بيانات كبيرة وإعادة استخدام المعرفة المكتسبة لحل مشكلة مختلفة ولكنها ذات صلة. هذا النهج
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق EITC/AI/DLTF مع TensorFlow, التعلم العميق في المتصفح باستخدام TensorFlow.js, المُقدّمة, مراجعة الامتحان
كيف يتيح TensorFlow.js فرص عمل جديدة؟
TensorFlow.js هو إطار عمل قوي يوفر إمكانات التعلم العميق للمتصفح ، مما يتيح فرصًا تجارية جديدة في مجال الذكاء الاصطناعي (AI). تسمح هذه التقنية المتطورة للمطورين بالاستفادة من إمكانات نماذج التعلم العميق مباشرة في تطبيقات الويب ، مما يفتح مجموعة واسعة من الاحتمالات للشركات عبر مختلف الصناعات.
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق EITC/AI/DLTF مع TensorFlow, التعلم العميق في المتصفح باستخدام TensorFlow.js, المُقدّمة, مراجعة الامتحان
ما هو الغرض من التحقق مما إذا كان النموذج المحفوظ موجودًا بالفعل قبل التدريب؟
عند تدريب نموذج التعلم العميق ، من المهم التحقق مما إذا كان النموذج المحفوظ موجودًا بالفعل قبل بدء عملية التدريب. تخدم هذه الخطوة عدة أغراض ويمكن أن تفيد بشكل كبير سير عمل التدريب. في سياق استخدام الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) لتحديد الكلاب مقابل القطط ، فإن الغرض من التحقق مما إذا كان
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق EITC/AI/DLTF مع TensorFlow, استخدام الشبكة العصبية التلافيفية للتعرف على الكلاب مقابل القطط, تدريب الشبكة, مراجعة الامتحان
ما هي فوائد دمج المزيد من الطبقات في برنامج Deep Asteroid؟
في مجال الذكاء الاصطناعي ، وتحديداً في مجال تتبع الكويكبات باستخدام التعلم الآلي ، يمكن أن يوفر دمج المزيد من الطبقات في برنامج Deep Asteroid العديد من الفوائد. تنبع هذه الفوائد من قدرة الشبكات العصبية العميقة على تعلم الأنماط والتمثيلات المعقدة من البيانات ، والتي يمكن أن تعزز دقة وأداء
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, تطبيقات TensorFlow, تتبع الكويكبات باستخدام التعلم الآلي, مراجعة الامتحان
لماذا اختار الفريق ResNet 50 كهيكل نموذجي لتصنيف صور القائمة؟
تم اختيار ResNet 50 كنموذج معماري لتصنيف صور القوائم في تطبيق التعلم الآلي الخاص بـ Airbnb نظرًا لعدة أسباب مقنعة. ResNet 50 عبارة عن شبكة عصبية تلافيفية عميقة (CNN) أظهرت أداءً متميزًا في مهام تصنيف الصور. إنها مجموعة متنوعة من طرازات ResNet المشهورة
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, تطبيقات TensorFlow, تصنف Airbnb باستخدام ML صور قوائمها, مراجعة الامتحان
كيف تغلب الباحثون على التحدي المتمثل في جمع البيانات لتدريب نماذج التعلم الآلي الخاصة بهم في سياق نسخ نصوص العصور الوسطى؟
واجه الباحثون العديد من التحديات عند جمع البيانات لتدريب نماذج التعلم الآلي الخاصة بهم في سياق نسخ نصوص العصور الوسطى. نشأت هذه التحديات من الخصائص الفريدة لمخطوطات العصور الوسطى ، مثل أنماط الكتابة اليدوية المعقدة ، والحبر الباهت ، والأضرار الناجمة عن العمر. يتطلب التغلب على هذه التحديات مزيجًا من التقنيات المبتكرة وتنظيم البيانات بعناية.
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, تطبيقات TensorFlow, مساعدة علماء الحفريات في نسخ نصوص العصور الوسطى باستخدام ML, مراجعة الامتحان
ما هي بعض السبل الممكنة لاستكشافها لتحسين دقة النموذج في TensorFlow؟
يمكن أن يكون تحسين دقة النموذج في TensorFlow مهمة معقدة تتطلب دراسة متأنية لعوامل مختلفة. في هذه الإجابة، سوف نستكشف بعض السبل الممكنة لتعزيز دقة النموذج في TensorFlow، مع التركيز على واجهات برمجة التطبيقات عالية المستوى وتقنيات بناء النماذج وتحسينها. 1. المعالجة المسبقة للبيانات: إحدى الخطوات الأساسية
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, واجهات برمجة التطبيقات عالية المستوى TensorFlow, بناء وصقل النماذج الخاصة بك, مراجعة الامتحان
ما هو الغرض من حفظ النماذج وتحميلها في TensorFlow؟
الغرض من نماذج الحفظ والتحميل في TensorFlow هو تمكين حفظ وإعادة استخدام النماذج المدربة للاستدلال أو مهام التدريب في المستقبل. يسمح لنا حفظ النموذج بتخزين المعلمات التي تم تعلمها وبنية النموذج المدرَّب على القرص ، بينما يسمح لنا تحميل النموذج باستعادة هذه المعلمات المحفوظة و
كيف تساهم مجموعة بيانات Fashion MNIST في مهمة التصنيف؟
تُعد مجموعة بيانات Fashion MNIST مساهمة كبيرة في مهمة التصنيف في مجال الذكاء الاصطناعي ، وتحديداً في استخدام TensorFlow لتصنيف صور الملابس. تعمل مجموعة البيانات هذه كبديل لمجموعة بيانات MNIST التقليدية ، والتي تتكون من أرقام مكتوبة بخط اليد. من ناحية أخرى ، تتكون مجموعة بيانات Fashion MNIST من 60,000 صورة ذات تدرج رمادي
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow.js, استخدام TensorFlow لتصنيف صور الملابس, مراجعة الامتحان
- 1
- 2