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
ما هي خوارزمية ML المناسبة لنموذج التدريب لمقارنة مستندات البيانات؟
إحدى الخوارزميات المناسبة تمامًا لتدريب نموذج لمقارنة مستندات البيانات هي خوارزمية تشابه جيب التمام. تشابه جيب التمام هو مقياس التشابه بين متجهين غير صفريين لمساحة المنتج الداخلية التي تقيس جيب تمام الزاوية بينهما. وفي سياق مقارنة المستندات، يتم استخدامه لتحديد
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, الخطوات السبع للتعلم الآلي
ما هي الاختلافات الرئيسية في تحميل وتدريب مجموعة بيانات Iris بين إصدارات Tensorflow 1 و Tensorflow 2؟
تم تصميم الكود الأصلي المقدم لتحميل مجموعة بيانات القزحية وتدريبها لـ TensorFlow 1 وقد لا يعمل مع TensorFlow 2. ينشأ هذا التناقض بسبب بعض التغييرات والتحديثات التي تم تقديمها في هذا الإصدار الأحدث من TensorFlow، والتي سيتم تغطيتها بالتفصيل في الإصدارات اللاحقة. الموضوعات التي سترتبط مباشرة بـ TensorFlow
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, مقدرات بسيطة وبسيطة
كيفية تحميل مجموعات بيانات TensorFlow في Jupyter في Python واستخدامها لإظهار المقدرين؟
مجموعات بيانات TensorFlow (TFDS) هي مجموعة من مجموعات البيانات الجاهزة للاستخدام مع TensorFlow، مما يوفر طريقة ملائمة للوصول إلى مجموعات البيانات المختلفة ومعالجتها لمهام التعلم الآلي. من ناحية أخرى، فإن المقدرين عبارة عن واجهات برمجة تطبيقات TensorFlow عالية المستوى تعمل على تبسيط عملية إنشاء نماذج التعلم الآلي. لتحميل مجموعات بيانات TensorFlow في Jupyter باستخدام Python والشرح
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, مقدرات بسيطة وبسيطة
ما هي الاختلافات بين TensorFlow و TensorBoard؟
تعد كل من TensorFlow وTensorBoard من الأدوات المستخدمة على نطاق واسع في مجال التعلم الآلي، وخاصةً لتطوير النماذج والتصور. على الرغم من أنها مرتبطة وغالبًا ما تستخدم معًا، إلا أن هناك اختلافات واضحة بين الاثنين. TensorFlow هو إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم الآلي تم تطويره بواسطة Google. ويوفر مجموعة شاملة من الأدوات و
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, TensorBoard لتصور النموذج
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 قابلية التوسع في خوارزميات تعلم التدريب؟
تعد قابلية التوسع في خوارزميات تعلم التدريب جانبًا حاسمًا في مجال الذكاء الاصطناعي. ويشير إلى قدرة نظام التعلم الآلي على التعامل بكفاءة مع كميات كبيرة من البيانات وزيادة أدائه مع نمو حجم مجموعة البيانات. وهذا مهم بشكل خاص عند التعامل مع النماذج المعقدة ومجموعات البيانات الضخمة، مثل
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, توقعات خادم على نطاق واسع
كيفية إنشاء خوارزميات التعلم على أساس البيانات غير المرئية؟
تتضمن عملية إنشاء خوارزميات التعلم بناءً على بيانات غير مرئية عدة خطوات واعتبارات. ومن أجل تطوير خوارزمية لهذا الغرض، من الضروري فهم طبيعة البيانات غير المرئية وكيف يمكن استخدامها في مهام التعلم الآلي. دعونا نشرح النهج الخوارزمي لإنشاء خوارزميات التعلم بناءً على
ماذا يعني إنشاء خوارزميات تتعلم بناءً على البيانات وتتنبأ وتتخذ القرارات؟
إن إنشاء خوارزميات تتعلم بناءً على البيانات وتتنبأ بالنتائج وتتخذ القرارات هو جوهر التعلم الآلي في مجال الذكاء الاصطناعي. تتضمن هذه العملية نماذج تدريبية تستخدم البيانات وتسمح لها بتعميم الأنماط وإجراء تنبؤات أو قرارات دقيقة بشأن البيانات الجديدة غير المرئية. في سياق Google Cloud Machine