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
ما هي عيوب استخدام وضع Eager بدلاً من TensorFlow العادي مع تعطيل وضع Eager؟
الوضع المتحمس في TensorFlow عبارة عن واجهة برمجة تسمح بالتنفيذ الفوري للعمليات، مما يسهل تصحيح الأخطاء وفهم التعليمات البرمجية. ومع ذلك، هناك العديد من العيوب لاستخدام وضع Eager مقارنةً بـ TensorFlow العادي مع تعطيل وضع Eager. وفي هذه الإجابة سوف نستكشف هذه العيوب بالتفصيل. أحد الأمور المهمة
ما هي ميزة استخدام نموذج Keras أولاً ثم تحويله إلى مقدر TensorFlow بدلاً من مجرد استخدام TensorFlow مباشرة؟
عندما يتعلق الأمر بتطوير نماذج التعلم الآلي، يعد كل من Keras و TensorFlow من الأطر الشائعة التي تقدم مجموعة من الوظائف والإمكانيات. في حين أن TensorFlow هي مكتبة قوية ومرنة لبناء وتدريب نماذج التعلم العميق، فإن Keras توفر واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى تعمل على تبسيط عملية إنشاء الشبكات العصبية. في بعض الحالات، ذلك
ما الوظيفة المستخدمة لعمل تنبؤات باستخدام نموذج في BigQuery ML؟
تسمى الوظيفة المستخدمة لعمل تنبؤات باستخدام نموذج في BigQuery ML `ML.PREDICT`. BigQuery ML هي أداة قوية يوفرها Google Cloud Platform والتي تتيح للمستخدمين إنشاء نماذج التعلم الآلي ونشرها باستخدام SQL القياسي. باستخدام وظيفة "ML.PREDICT" ، يمكن للمستخدمين تطبيق نماذجهم المدربة على البيانات الجديدة وإنشاء تنبؤات.
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, التقدم في تعلم الآلة, BigQuery ML - التعلم الآلي باستخدام لغة SQL القياسية, مراجعة الامتحان
كيف يمكنك التحقق من إحصائيات التدريب لنموذج في BigQuery ML؟
للتحقق من إحصائيات التدريب لنموذج في BigQuery ML ، يمكنك استخدام الوظائف والعروض المضمنة التي يوفرها النظام الأساسي. BigQuery ML هي أداة قوية تسمح للمستخدمين بأداء مهام التعلم الآلي باستخدام لغة SQL القياسية ، مما يجعلها سهلة الاستخدام لمحللي البيانات والعلماء. بمجرد تدريب أ
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, التقدم في تعلم الآلة, BigQuery ML - التعلم الآلي باستخدام لغة SQL القياسية, مراجعة الامتحان
ما الغرض من بيان إنشاء نموذج في BigQuery ML؟
الغرض من عبارة CREATE MODEL في BigQuery ML هو إنشاء نموذج تعلم آلي باستخدام لغة SQL القياسية في منصة BigQuery من Google Cloud. يسمح هذا البيان للمستخدمين بتدريب ونشر نماذج التعلم الآلي دون الحاجة إلى ترميز معقد أو استخدام أدوات خارجية. عند استخدام عبارة CREATE MODEL ، فإن المستخدمين
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, التقدم في تعلم الآلة, BigQuery ML - التعلم الآلي باستخدام لغة SQL القياسية, مراجعة الامتحان
كيف يمكنك الوصول إلى BigQuery ML؟
للوصول إلى BigQuery ML ، يلزمك اتباع سلسلة من الخطوات التي تتضمن إعداد مشروع Google Cloud ، وتمكين واجهات برمجة التطبيقات الضرورية ، وإنشاء مجموعة بيانات BigQuery ، وأخيرًا تنفيذ استعلامات SQL لتدريب نماذج التعلم الآلي وتقييمها. أولاً ، تحتاج إلى إنشاء مشروع Google Cloud أو استخدام مشروع موجود. هذا
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, التقدم في تعلم الآلة, BigQuery ML - التعلم الآلي باستخدام لغة SQL القياسية, مراجعة الامتحان
ما الأنواع الثلاثة لنماذج التعلم الآلي التي يدعمها BigQuery ML؟
BigQuery ML هي أداة قوية تقدمها Google Cloud والتي تمكّن المستخدمين من إنشاء نماذج التعلم الآلي ونشرها باستخدام SQL القياسي في BigQuery. يوفر تكاملًا سلسًا لإمكانيات التعلم الآلي داخل بيئة BigQuery ، مما يلغي الحاجة إلى نقل البيانات أو المعالجة المسبقة للبيانات المعقدة. عند العمل مع BigQuery ML ، هناك
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, التقدم في تعلم الآلة, BigQuery ML - التعلم الآلي باستخدام لغة SQL القياسية, مراجعة الامتحان
كيف تتيح Kubeflow مشاركة ونشر النماذج المدربة بسهولة؟
تسهل Kubeflow ، وهي منصة مفتوحة المصدر ، المشاركة السلس للنماذج المدربة ونشرها من خلال الاستفادة من قوة Kubernetes لإدارة التطبيقات المعبأة في حاويات. باستخدام Kubeflow ، يمكن للمستخدمين بسهولة تجميع نماذج التعلم الآلي (ML) الخاصة بهم ، جنبًا إلى جنب مع التبعيات الضرورية ، في حاويات. يمكن بعد ذلك مشاركة هذه الحاويات ونشرها عبر بيئات مختلفة ، مما يجعلها مريحة
ما هي فوائد تثبيت Kubeflow على Google Kubernetes Engine (GKE)؟
يوفر تثبيت Kubeflow على Google Kubernetes Engine (GKE) مزايا عديدة في مجال التعلم الآلي. Kubeflow عبارة عن نظام أساسي مفتوح المصدر تم إنشاؤه أعلى نظام Kubernetes ، والذي يوفر بيئة قابلة للتطوير وقابلة للحمل لتشغيل أعباء عمل التعلم الآلي. من ناحية أخرى ، GKE هي خدمة Kubernetes مُدارة بواسطة Google Cloud التي تبسط عملية النشر