ما هو الترميز الساخن؟
أحد التشفيرات الساخنة هو أسلوب يستخدم بشكل متكرر في مجال التعلم العميق، وتحديدًا في سياق التعلم الآلي والشبكات العصبية. في TensorFlow، وهي مكتبة شعبية للتعلم العميق، أحد الترميز الساخن هو طريقة تستخدم لتمثيل البيانات الفئوية بتنسيق يمكن معالجته بسهولة بواسطة خوارزميات التعلم الآلي. في
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق EITC/AI/DLTF مع TensorFlow, مكتبة TensorFlow التعلم العميق, TFLearn
كيفية تكوين قذيفة سحابة؟
لتكوين Cloud Shell في Google Cloud Platform (GCP)، يتعين عليك اتباع بعض الخطوات. Cloud Shell عبارة عن بيئة تفاعلية قائمة على الويب توفر الوصول إلى جهاز افتراضي (VM) مزود بأدوات ومكتبات مثبتة مسبقًا. فهو يسمح لك بإدارة موارد Google Cloud Platform الخاصة بك وتنفيذ مهام متنوعة دون الحاجة إلى ذلك
كيف نفرق بين Google Cloud Console وGoogle Cloud Platform؟
يعد Google Cloud Console وGoogle Cloud Platform مكونين متميزين ضمن النظام البيئي الأوسع لخدمات Google Cloud. على الرغم من ارتباطهما الوثيق، فمن المهم فهم الاختلافات بينهما للتنقل بشكل فعال واستخدام بيئة Google Cloud. وحدة تحكم Google Cloud، المعروفة أيضًا باسم وحدة تحكم GCP، هي
هل يجب أن تكون الميزات التي تمثل البيانات بتنسيق رقمي ومنظمة في أعمدة المعالم؟
في مجال التعلم الآلي، وخاصة في سياق البيانات الضخمة لنماذج التدريب في السحابة، يلعب تمثيل البيانات دورًا حاسمًا في نجاح عملية التعلم. يتم عادةً تنظيم المعالم، وهي الخصائص الفردية القابلة للقياس أو خصائص البيانات، في أعمدة المعالم. بينما هو
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, مزيد من الخطوات في تعلم الآلة, البيانات الضخمة لنماذج التدريب في السحابة
ما هو معدل التعلم في التعلم الآلي؟
يعد معدل التعلم معلمة ضبط نموذجية مهمة في سياق التعلم الآلي. ويحدد حجم الخطوة في كل تكرار لخطوة التدريب، بناءً على المعلومات التي تم الحصول عليها من خطوة التدريب السابقة. من خلال ضبط معدل التعلم، يمكننا التحكم في المعدل الذي يتعلم به النموذج من بيانات التدريب و
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, مزيد من الخطوات في تعلم الآلة, البيانات الضخمة لنماذج التدريب في السحابة
هل تقسيم البيانات الموصى بها عادة بين التدريب والتقييم يقترب من 80% إلى 20% على التوالي؟
إن الانقسام المعتاد بين التدريب والتقييم في نماذج التعلم الآلي ليس ثابتًا ويمكن أن يختلف اعتمادًا على عوامل مختلفة. ومع ذلك، يوصى عمومًا بتخصيص جزء كبير من البيانات للتدريب، عادةً حوالي 70-80%، وحجز الجزء المتبقي للتقييم، والذي سيكون حوالي 20-30%. وهذا الانقسام يضمن ذلك
هل يمكن استخدام حلول Google السحابية لفصل الحوسبة عن التخزين من أجل تدريب أكثر كفاءة لنموذج تعلم الآلة مع البيانات الضخمة؟
يعد التدريب الفعال لنماذج التعلم الآلي باستخدام البيانات الضخمة جانبًا حاسمًا في مجال الذكاء الاصطناعي. تقدم Google حلولاً متخصصة تسمح بفصل الحوسبة عن التخزين، مما يتيح عمليات تدريب فعالة. توفر هذه الحلول، مثل Google Cloud Machine Learning وGCP BigQuery ومجموعات البيانات المفتوحة، إطارًا شاملاً للتقدم
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, التقدم في تعلم الآلة, BigQuery وفتح مجموعات البيانات في GCP
هل يقدم Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) الحصول على الموارد وتكوينها تلقائيًا ويتعامل مع إيقاف تشغيل الموارد بعد انتهاء تدريب النموذج؟
يعد Cloud Machine Learning Engine (CMLE) أداة قوية توفرها Google Cloud Platform (GCP) لتدريب نماذج التعلم الآلي بطريقة موزعة ومتوازية. ومع ذلك، فهو لا يوفر الحصول على الموارد وتكوينها تلقائيًا، ولا يتعامل مع إيقاف تشغيل الموارد بعد انتهاء تدريب النموذج. في هذه الإجابة سنفعل
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, التقدم في تعلم الآلة, BigQuery وفتح مجموعات البيانات في GCP
هل من الممكن تدريب نماذج التعلم الآلي على مجموعات بيانات كبيرة بشكل عشوائي دون أي عوائق؟
يعد تدريب نماذج التعلم الآلي على مجموعات البيانات الكبيرة ممارسة شائعة في مجال الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، من المهم ملاحظة أن حجم مجموعة البيانات يمكن أن يشكل تحديات وعقبات محتملة أثناء عملية التدريب. دعونا نناقش إمكانية تدريب نماذج التعلم الآلي على مجموعات البيانات الكبيرة بشكل تعسفي
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, التقدم في تعلم الآلة, BigQuery وفتح مجموعات البيانات في GCP
عند استخدام CMLE، هل يتطلب إنشاء إصدار تحديد مصدر للنموذج الذي تم تصديره؟
عند استخدام CMLE (محرك التعلم الآلي السحابي) لإنشاء إصدار، فمن الضروري تحديد مصدر النموذج الذي تم تصديره. وهذا الشرط مهم لعدة أسباب، سيتم شرحها بالتفصيل في هذه الإجابة. أولاً، دعونا نفهم المقصود بـ "النموذج المُصدَّر". في سياق CMLE، نموذج مُصدَّر
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, التقدم في تعلم الآلة, BigQuery وفتح مجموعات البيانات في GCP