هل يمكن تفسير التعلم العميق على أنه تعريف وتدريب نموذج يعتمد على شبكة عصبية عميقة (DNN)؟
يمكن بالفعل تفسير التعلم العميق على أنه تعريف وتدريب نموذج يعتمد على شبكة عصبية عميقة (DNN). التعلم العميق هو مجال فرعي من التعلم الآلي الذي يركز على تدريب الشبكات العصبية الاصطناعية ذات الطبقات المتعددة، والمعروفة أيضًا باسم الشبكات العصبية العميقة. تم تصميم هذه الشبكات لتعلم التمثيل الهرمي للبيانات، وتمكينها
هل يتيح إطار عمل TensorFlow من Google زيادة مستوى التجريد في تطوير نماذج التعلم الآلي (على سبيل المثال، مع استبدال البرمجة بالتكوين)؟
يمكّن إطار عمل Google TensorFlow المطورين من زيادة مستوى التجريد في تطوير نماذج التعلم الآلي، مما يسمح باستبدال الترميز بالتكوين. توفر هذه الميزة ميزة كبيرة من حيث الإنتاجية وسهولة الاستخدام، حيث إنها تبسط عملية بناء نماذج التعلم الآلي ونشرها. واحد
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, الشبكات العصبية العميقة والمقدرات
هل صحيح أنه إذا كانت مجموعة البيانات كبيرة، فستحتاج إلى قدر أقل من التقييم، مما يعني أنه يمكن تقليل جزء مجموعة البيانات المستخدمة للتقييم مع زيادة حجم مجموعة البيانات؟
في مجال التعلم الآلي، يلعب حجم مجموعة البيانات دورًا حاسمًا في عملية التقييم. العلاقة بين حجم مجموعة البيانات ومتطلبات التقييم معقدة وتعتمد على عوامل مختلفة. ومع ذلك، فمن الصحيح عمومًا أنه مع زيادة حجم مجموعة البيانات، يمكن أن يتغير جزء مجموعة البيانات المستخدمة للتقييم
هل يمكن التحكم بسهولة (عن طريق إضافة وإزالة) عدد الطبقات وعدد العقد في الطبقات الفردية عن طريق تغيير المصفوفة المتوفرة كوسيطة مخفية للشبكة العصبية العميقة (DNN)؟
في مجال التعلم الآلي، وتحديدًا الشبكات العصبية العميقة (DNNs)، تعد القدرة على التحكم في عدد الطبقات والعقد داخل كل طبقة جانبًا أساسيًا لتخصيص بنية النموذج. عند العمل مع شبكات DNN في سياق Google Cloud Machine Learning، تلعب المصفوفة المتوفرة كوسيطة مخفية دورًا حاسمًا
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, الشبكات العصبية العميقة والمقدرات
كيفية التعرف على هذا النموذج overfitted؟
للتعرف على ما إذا كان النموذج مفرط التجهيز، يجب على المرء أن يفهم مفهوم التجهيز الزائد وآثاره في التعلم الآلي. يحدث التجاوز عندما يؤدي النموذج أداءً جيدًا بشكل استثنائي في بيانات التدريب ولكنه يفشل في التعميم على البيانات الجديدة غير المرئية. هذه الظاهرة تضر بالقدرة التنبؤية للنموذج ويمكن أن تؤدي إلى ضعف الأداء
ما هي الشبكات العصبية والشبكات العصبية العميقة؟
الشبكات العصبية والشبكات العصبية العميقة هي مفاهيم أساسية في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. إنها نماذج قوية مستوحاة من بنية ووظيفة الدماغ البشري، وهي قادرة على التعلم والتنبؤ من البيانات المعقدة. الشبكة العصبية هي نموذج حسابي يتكون من خلايا عصبية صناعية مترابطة، والمعروفة أيضًا
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, الشبكات العصبية العميقة والمقدرات
لماذا تسمى الشبكات العصبية العميقة عميقة؟
تسمى الشبكات العصبية العميقة "عميقة" بسبب طبقاتها المتعددة، وليس بسبب عدد العقد. ويشير المصطلح "عميق" إلى عمق الشبكة، والذي يتحدد بعدد الطبقات التي تحتوي عليها. تتكون كل طبقة من مجموعة من العقد، المعروفة أيضًا باسم الخلايا العصبية، والتي تقوم بإجراء العمليات الحسابية على المدخلات
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, الشبكات العصبية العميقة والمقدرات
ما هي مزايا وعيوب إضافة المزيد من العقد إلى DNN؟
يمكن أن يكون لإضافة المزيد من العقد إلى شبكة عصبية عميقة (DNN) مزايا وعيوب. لفهم هذه ، من المهم أن يكون لديك فهم واضح لماهية DNN وكيف تعمل. DNNs هي نوع من الشبكات العصبية الاصطناعية المصممة لتقليد بنية ووظيفة
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, الشبكات العصبية العميقة والمقدرات
ما هي مشكلة التدرج المتلاشي؟
مشكلة التدرج المتلاشي هي التحدي الذي ينشأ في تدريب الشبكات العصبية العميقة ، وتحديداً في سياق خوارزميات التحسين القائمة على التدرج. يشير إلى قضية التدرجات المتناقصة بشكل كبير لأنها تنتشر إلى الوراء عبر طبقات شبكة عميقة أثناء عملية التعلم. هذه الظاهرة يمكن أن تعيق بشكل كبير التقارب
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, الشبكات العصبية العميقة والمقدرات
ما هي بعض عيوب استخدام الشبكات العصبية العميقة مقارنة بالنماذج الخطية؟
اكتسبت الشبكات العصبية العميقة اهتمامًا وشعبية كبيرين في مجال الذكاء الاصطناعي ، لا سيما في مهام التعلم الآلي. ومع ذلك ، من المهم الاعتراف بأنها لا تخلو من عيوبها عند مقارنتها بالنماذج الخطية. في هذه الاستجابة ، سوف نستكشف بعض قيود الشبكات العصبية العميقة ولماذا الخطية
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, الشبكات العصبية العميقة والمقدرات, مراجعة الامتحان
- 1
- 2