كيف يمكننا عمل تنبؤات باستخدام المقدرات في Google Cloud Machine Learning ، وما هي تحديات تصنيف صور الملابس؟
في Google Cloud Machine Learning ، يمكن إجراء التنبؤات باستخدام المقدرات ، وهي عبارة عن واجهات برمجة تطبيقات عالية المستوى تعمل على تبسيط عملية بناء نماذج التعلم الآلي والتدريب عليها. يوفر المقدّرون واجهة للتدريب والتقييم والتنبؤ ، مما يجعل من السهل تطوير حلول تعلم آلي قوية وقابلة للتطوير. لعمل تنبؤات باستخدام المقدرات في Google Cloud Machine
ما هي بعض المعلمات الفائقة التي يمكننا تجربتها لتحقيق دقة أعلى في نموذجنا؟
لتحقيق دقة أعلى في نموذج التعلم الآلي الخاص بنا ، هناك العديد من المعلمات الفائقة التي يمكننا تجربتها. تعد المعلمات التشعبية معلمات قابلة للتعديل يتم تعيينها قبل بدء عملية التعلم. يتحكمون في سلوك خوارزمية التعلم ولهم تأثير كبير على أداء النموذج. أحد العوامل المهمة التي يجب مراعاتها هو
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, مزيد من الخطوات في تعلم الآلة, حالة استخدام التعلم الآلي في الموضة, مراجعة الامتحان
كيف يمكننا تحسين أداء نموذجنا بالتبديل إلى مصنف الشبكة العصبية العميقة (DNN)؟
لتحسين أداء النموذج عن طريق التبديل إلى مصنف الشبكة العصبية العميقة (DNN) في مجال استخدام التعلم الآلي في الموضة ، يمكن اتخاذ عدة خطوات رئيسية. أظهرت الشبكات العصبية العميقة نجاحًا كبيرًا في مجالات مختلفة ، بما في ذلك مهام رؤية الكمبيوتر مثل تصنيف الصور واكتشاف الأشياء والتجزئة. بواسطة
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, مزيد من الخطوات في تعلم الآلة, حالة استخدام التعلم الآلي في الموضة, مراجعة الامتحان
كيف يمكننا إنشاء مصنف خطي باستخدام TensorFlow's Estimator Framework في Google Cloud Machine Learning؟
لإنشاء مصنف خطي باستخدام إطار عمل مقدر TensorFlow في Google Cloud Machine Learning ، يمكنك اتباع عملية خطوة بخطوة تتضمن إعداد البيانات وتعريف النموذج والتدريب والتقييم والتنبؤ. سيرشدك هذا الشرح الشامل خلال كل خطوة من هذه الخطوات ، مما يوفر قيمة تعليمية تستند إلى المعرفة الواقعية. 1. إعداد البيانات: قبل بناء أ
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, مزيد من الخطوات في تعلم الآلة, حالة استخدام التعلم الآلي في الموضة, مراجعة الامتحان
ما الفرق بين مجموعة بيانات Fashion-MNIST ومجموعة بيانات MNIST الكلاسيكية؟
تعد مجموعة بيانات Fashion-MNIST ومجموعة بيانات MNIST الكلاسيكية مجموعتي بيانات شائعتين تستخدمان في مجال التعلم الآلي لمهام تصنيف الصور. بينما تتكون كلتا مجموعتي البيانات من صور ذات تدرج رمادي وتستخدم بشكل شائع لقياس وتقييم خوارزميات التعلم الآلي ، إلا أن هناك العديد من الاختلافات الرئيسية بينهما. أولاً ، تحتوي مجموعة بيانات MNIST الكلاسيكية على صور
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, مزيد من الخطوات في تعلم الآلة, حالة استخدام التعلم الآلي في الموضة, مراجعة الامتحان