لماذا نحتاج إلى تطبيق التحسينات في التعلم الآلي؟
تلعب التحسينات دورًا حاسمًا في التعلم الآلي لأنها تمكننا من تحسين أداء وكفاءة النماذج، مما يؤدي في النهاية إلى تنبؤات أكثر دقة وأوقات تدريب أسرع. في مجال الذكاء الاصطناعي، وخاصة التعلم العميق المتقدم، تعد تقنيات التحسين ضرورية لتحقيق أحدث النتائج. أحد الأسباب الرئيسية لتقديم الطلب
متى يحدث التجهيز الزائد؟
يحدث التجاوز في مجال الذكاء الاصطناعي، وتحديداً في مجال التعلم العميق المتقدم، وبشكل أكثر تحديداً في الشبكات العصبية، التي تعتبر أسس هذا المجال. التجاوز هو ظاهرة تنشأ عندما يتم تدريب نموذج التعلم الآلي بشكل جيد للغاية على مجموعة بيانات معينة، إلى الحد الذي يصبح فيه متخصصًا بشكل مفرط
ما الذي تم تصميم الشبكات العصبية التلافيفية لأول مرة؟
تم تصميم الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) لأول مرة لغرض التعرف على الصور في مجال رؤية الكمبيوتر. هذه الشبكات هي نوع متخصص من الشبكات العصبية الاصطناعية التي أثبتت فعاليتها العالية في تحليل البيانات المرئية. كان تطوير شبكات CNN مدفوعًا بالحاجة إلى إنشاء نماذج يمكنها ذلك بدقة
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق المتقدم EITC/AI/ADL, رؤية حاسوبية متقدمة, الشبكات العصبية التلافيفية للتعرف على الصور
هل يمكن للشبكات العصبية التلافيفية معالجة البيانات المتسلسلة من خلال دمج التلافيف بمرور الوقت ، كما هو مستخدم في نماذج التسلسل التلافيفي للتسلسل؟
تم استخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) على نطاق واسع في مجال رؤية الكمبيوتر لقدرتها على استخراج ميزات ذات مغزى من الصور. ومع ذلك ، لا يقتصر تطبيقهم على معالجة الصور وحدها. في السنوات الأخيرة ، اكتشف الباحثون استخدام شبكات CNN للتعامل مع البيانات المتسلسلة ، مثل البيانات النصية أو بيانات السلاسل الزمنية. واحد
هل تعتمد شبكات الخصومة التوليدية (GANs) على فكرة المولد والمميز؟
تم تصميم شبكات GAN خصيصًا بناءً على مفهوم المولد والمميز. شبكات GAN هي فئة من نماذج التعلم العميق التي تتكون من مكونين رئيسيين: مولد ومميز. المولد في GAN مسؤول عن إنشاء عينات بيانات تركيبية تشبه بيانات التدريب. يستغرق ضوضاء عشوائية مثل
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق المتقدم EITC/AI/ADL, النماذج التوليدية المتقدمة, النماذج المتغيرة الكامنة الحديثة