كيف يمكن للمرء اكتشاف التحيزات في التعلم الآلي وكيف يمكن منع هذه التحيزات؟
يعد اكتشاف التحيزات في نماذج التعلم الآلي جانبًا مهمًا لضمان أنظمة الذكاء الاصطناعي العادلة والأخلاقية. يمكن أن تنشأ التحيزات من مراحل مختلفة من مسار التعلم الآلي، بما في ذلك جمع البيانات والمعالجة المسبقة واختيار الميزات والتدريب النموذجي والنشر. يتضمن اكتشاف التحيزات مزيجًا من التحليل الإحصائي ومعرفة المجال والتفكير النقدي. في هذا الرد نحن
هل حجم الدفعة والعصر وحجم مجموعة البيانات كلها معلمات مفرطة؟
يعد حجم الدفعة والعصر وحجم مجموعة البيانات من الجوانب الحاسمة في التعلم الآلي ويشار إليها عادةً باسم المعلمات الفائقة. لفهم هذا المفهوم، دعونا نتعمق في كل مصطلح على حدة. حجم الدُفعة: حجم الدُفعة هو معلمة تشعبية تحدد عدد العينات التي تمت معالجتها قبل تحديث أوزان النموذج أثناء التدريب. إنه يلعب
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, الخطوات السبع للتعلم الآلي
هل يمكن استخدام TensorBoard عبر الإنترنت؟
نعم، يمكن للمرء استخدام TensorBoard عبر الإنترنت لتصور نماذج التعلم الآلي. TensorBoard هي أداة تصور قوية تأتي مع TensorFlow، وهو إطار عمل شائع للتعلم الآلي مفتوح المصدر تم تطويره بواسطة Google. فهو يسمح لك بتتبع وتصور الجوانب المختلفة لنماذج التعلم الآلي لديك، مثل الرسوم البيانية النموذجية، ومقاييس التدريب، والتضمينات. من خلال تصور هذه
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, TensorBoard لتصور النموذج
أين يمكن العثور على مجموعة بيانات Iris المستخدمة في المثال؟
للعثور على مجموعة بيانات Iris المستخدمة في المثال، يمكن الوصول إليها من خلال مستودع التعلم الآلي التابع لشركة UCI. مجموعة بيانات Iris هي مجموعة بيانات شائعة الاستخدام في مجال التعلم الآلي لمهام التصنيف، خاصة في السياقات التعليمية نظرًا لبساطتها وفعاليتها في عرض خوارزميات التعلم الآلي المختلفة. آلة UCI
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, مقدرات بسيطة وبسيطة
ما هو نموذج المحولات التوليدية المدربة مسبقًا (GPT)؟
المحول التوليدي المُدرب مسبقًا (GPT) هو نوع من نماذج الذكاء الاصطناعي يستخدم التعلم غير الخاضع للرقابة لفهم وإنشاء نص يشبه الإنسان. يتم تدريب نماذج GPT مسبقًا على كميات هائلة من البيانات النصية ويمكن ضبطها بدقة لمهام محددة مثل إنشاء النص والترجمة والتلخيص والإجابة على الأسئلة. في سياق التعلم الآلي، وخاصة داخل
هل بايثون ضرورية للتعلم الآلي؟
Python هي لغة برمجة مستخدمة على نطاق واسع في مجال التعلم الآلي (ML) نظرًا لبساطتها وتعدد استخداماتها وتوافر العديد من المكتبات والأطر التي تدعم مهام ML. على الرغم من أن استخدام Python لتعلم الآلة ليس شرطًا، إلا أنه موصى به ومفضل للغاية من قبل العديد من الممارسين والباحثين في مجال تعلم الآلة
هل يحتاج النموذج غير الخاضع للرقابة إلى التدريب على الرغم من عدم احتوائه على بيانات مصنفة؟
لا يتطلب النموذج غير الخاضع للرقابة في التعلم الآلي بيانات مصنفة للتدريب لأنه يهدف إلى العثور على أنماط وعلاقات داخل البيانات دون تسميات محددة مسبقًا. على الرغم من أن التعلم غير الخاضع للرقابة لا يتضمن استخدام البيانات المصنفة، إلا أن النموذج لا يزال بحاجة إلى الخضوع لعملية تدريب لمعرفة البنية الأساسية للبيانات
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, الخطوات السبع للتعلم الآلي
ما هي بعض الأمثلة على التعلم شبه الخاضع للإشراف؟
التعلم شبه الخاضع للإشراف هو نموذج للتعلم الآلي يقع بين التعلم الخاضع للإشراف (حيث يتم تصنيف جميع البيانات) والتعلم غير الخاضع للإشراف (حيث لا يتم تصنيف أي بيانات). في التعلم شبه الخاضع للإشراف، تتعلم الخوارزمية من مزيج من كمية صغيرة من البيانات المصنفة وكمية كبيرة من البيانات غير المسماة. هذا النهج مفيد بشكل خاص عند الحصول على
كيف يمكن للمرء أن يعرف متى يستخدم التدريب الخاضع للإشراف مقابل التدريب غير الخاضع للإشراف؟
يعد التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف نوعين أساسيين من نماذج التعلم الآلي التي تخدم أغراضًا متميزة بناءً على طبيعة البيانات وأهداف المهمة المطروحة. يعد فهم متى يتم استخدام التدريب الخاضع للإشراف مقابل التدريب غير الخاضع للإشراف أمرًا بالغ الأهمية في تصميم نماذج فعالة للتعلم الآلي. الاختيار بين هذين النهجين يعتمد
كيف يمكن للمرء معرفة ما إذا كان النموذج قد تم تدريبه بشكل صحيح؟ هل الدقة مؤشر رئيسي وهل يجب أن تكون أعلى من 90%؟
يعد تحديد ما إذا كان نموذج التعلم الآلي قد تم تدريبه بشكل صحيح جانبًا مهمًا في عملية تطوير النموذج. في حين أن الدقة هي مقياس مهم (أو حتى مقياس رئيسي) في تقييم أداء النموذج، إلا أنها ليست المؤشر الوحيد للنموذج المدرب جيدًا. إن تحقيق دقة أعلى من 90% ليس أمرًا عالميًا