ما هي بعض الفئات المحددة مسبقًا للتعرف على الكائنات في Google Vision API؟
توفر Google Vision API، وهي جزء من إمكانات التعلم الآلي في Google Cloud، وظائف متقدمة لفهم الصور، بما في ذلك التعرف على الكائنات. في سياق التعرف على الكائنات، تستخدم واجهة برمجة التطبيقات (API) مجموعة من الفئات المحددة مسبقًا لتحديد الكائنات داخل الصور بدقة. تعمل هذه الفئات المحددة مسبقًا كنقاط مرجعية لتصنيف نماذج التعلم الآلي الخاصة بواجهة برمجة التطبيقات
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, واجهة برمجة تطبيقات Google Vision EITC/AI/GVAPI, فهم الصور المتقدم, كشف الكائنات
كيف يمكن للمرء استخدام طبقة التضمين لتعيين المحاور المناسبة تلقائيًا لمؤامرة تمثيل الكلمات كمتجهات؟
لاستخدام طبقة التضمين لتعيين المحاور المناسبة تلقائيًا لتصور تمثيلات الكلمات كمتجهات، نحتاج إلى التعمق في المفاهيم الأساسية لتضمين الكلمات وتطبيقها في الشبكات العصبية. تعد تضمينات الكلمات عبارة عن تمثيلات متجهة كثيفة للكلمات في مساحة متجهة مستمرة تلتقط العلاقات الدلالية بين الكلمات. هذه التضمينات هي
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, التعلم المنظم العصبي باستخدام TensorFlow, نظرة عامة على إطار عمل التعلم المهيكل العصبي
ما هو الغرض من الحد الأقصى للتجميع في CNN؟
يعد التجميع الأقصى عملية حاسمة في الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) التي تلعب دورًا مهمًا في استخراج الميزات وتقليل الأبعاد. في سياق مهام تصنيف الصور، يتم تطبيق الحد الأقصى للتجميع بعد الطبقات التلافيفية لاختزال خرائط الميزات، مما يساعد في الاحتفاظ بالميزات المهمة مع تقليل التعقيد الحسابي. الغرض الأساسي
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow.js, استخدام TensorFlow لتصنيف صور الملابس
كيف يتم تطبيق عملية استخراج الميزات في الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) على التعرف على الصور؟
يعد استخراج الميزات خطوة حاسمة في عملية الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) المطبقة على مهام التعرف على الصور. في شبكات CNN، تتضمن عملية استخراج الميزات استخراج ميزات ذات معنى من الصور المدخلة لتسهيل التصنيف الدقيق. تعد هذه العملية ضرورية لأن قيم البكسل الأولية من الصور ليست مناسبة بشكل مباشر لمهام التصنيف. بواسطة
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow.js, استخدام TensorFlow لتصنيف صور الملابس
هل من الضروري استخدام وظيفة التعلم غير المتزامنة لنماذج التعلم الآلي التي تعمل في TensorFlow.js؟
في عالم نماذج التعلم الآلي التي تعمل في TensorFlow.js، لا يعد استخدام وظائف التعلم غير المتزامن ضرورة مطلقة، ولكنه يمكن أن يعزز أداء وكفاءة النماذج بشكل كبير. تلعب وظائف التعلم غير المتزامن دورًا حاسمًا في تحسين عملية التدريب لنماذج التعلم الآلي من خلال السماح بإجراء العمليات الحسابية
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow.js, بناء شبكة عصبية لأداء التصنيف
ما هو الحد الأقصى لعدد الكلمات المعلمة لواجهة برمجة تطبيقات TensorFlow Keras Tokenizer؟
تسمح واجهة برمجة التطبيقات TensorFlow Keras Tokenizer API بالترميز الفعال للبيانات النصية، وهي خطوة حاسمة في مهام معالجة اللغات الطبيعية (NLP). عند تكوين مثيل Tokenizer في TensorFlow Keras، فإن إحدى المعلمات التي يمكن تعيينها هي المعلمة `num_words`، والتي تحدد الحد الأقصى لعدد الكلمات التي يجب الاحتفاظ بها بناءً على التردد
هل يمكن استخدام TensorFlow Keras Tokenizer API للعثور على الكلمات الأكثر شيوعًا؟
يمكن بالفعل استخدام واجهة برمجة تطبيقات TensorFlow Keras Tokenizer للعثور على الكلمات الأكثر شيوعًا داخل مجموعة نصية. يعد الترميز خطوة أساسية في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) التي تتضمن تقسيم النص إلى وحدات أصغر، عادةً كلمات أو كلمات فرعية، لتسهيل المزيد من المعالجة. تسمح واجهة Tokenizer API في TensorFlow بالترميز الفعال
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, معالجة اللغة الطبيعية باستخدام TensorFlow, Tokenization
ما هو توكو؟
يعد TOCO، الذي يرمز إلى TensorFlow Lite Optimizing Converter، عنصرًا حاسمًا في نظام TensorFlow البيئي الذي يلعب دورًا مهمًا في نشر نماذج التعلم الآلي على الأجهزة المحمولة والأجهزة الطرفية. تم تصميم هذا المحول خصيصًا لتحسين نماذج TensorFlow للنشر على الأنظمة الأساسية محدودة الموارد، مثل الهواتف الذكية وأجهزة إنترنت الأشياء والأنظمة المدمجة.
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, برمجة TensorFlow, مقدمة عن ترميز TensorFlow
ما هي العلاقة بين عدد من العصور في نموذج التعلم الآلي ودقة التنبؤ من تشغيل النموذج؟
تعد العلاقة بين عدد العصور في نموذج التعلم الآلي ودقة التنبؤ جانبًا مهمًا يؤثر بشكل كبير على أداء النموذج وقدرته على التعميم. تشير الحقبة إلى تمريرة واحدة كاملة عبر مجموعة بيانات التدريب بأكملها. يعد فهم كيفية تأثير عدد العصور على دقة التنبؤ أمرًا ضروريًا
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, مشاكل التجهيز, حل مشاكل فرط التخصيص والنقص في النموذج - الجزء 1
هل تنتج الحزمة المجاورة لواجهة برمجة التطبيقات (API) في التعلم المنظم العصبي لـ TensorFlow مجموعة بيانات تدريب معززة تعتمد على بيانات الرسم البياني الطبيعي؟
تلعب واجهة برمجة التطبيقات (API) المجاورة للحزمة في التعلم المنظم العصبي (NSL) الخاص بـ TensorFlow دورًا حاسمًا في إنشاء مجموعة بيانات تدريب معززة تعتمد على بيانات الرسم البياني الطبيعي. NSL هو إطار عمل للتعلم الآلي يدمج البيانات المنظمة للرسم البياني في عملية التدريب، مما يعزز أداء النموذج من خلال الاستفادة من بيانات الميزات وبيانات الرسم البياني. من خلال الاستفادة
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, التعلم المنظم العصبي باستخدام TensorFlow, التدرب على الرسوم البيانية الطبيعية