ما هي مزايا استخدام AutoML Vision للتدريب ونشر نماذج التعلم الآلي؟
AutoML Vision هي أداة قوية تقدمها Google Cloud Machine Learning والتي تمكن المستخدمين من تدريب ونشر نماذج التعلم الآلي بسهولة. يقدم العديد من المزايا التي تجعله رصيدًا قيمًا في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. في هذه الإجابة ، سوف نستكشف هذه المزايا بالتفصيل ، مع توفير ملف
ما هي الانحرافات التي لوحظت في أداء النموذج على البيانات الجديدة غير المرئية؟
يمكن أن ينحرف أداء نموذج التعلم الآلي على البيانات الجديدة غير المرئية عن أدائه في بيانات التدريب. تنشأ هذه الانحرافات ، المعروفة أيضًا باسم أخطاء التعميم ، بسبب عدة عوامل في النموذج والبيانات. في سياق AutoML Vision ، أداة قوية توفرها Google Cloud لمهام تصنيف الصور ،
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, التقدم في تعلم الآلة, رؤية AutoML - الجزء 2, مراجعة الامتحان
ماذا يمكنك أن تفعل إذا حددت صورًا خاطئة أو مشكلات أخرى تتعلق بأداء نموذجك؟
عند العمل مع نماذج التعلم الآلي ، ليس من غير المألوف مواجهة صور ذات تسمية خاطئة أو مشكلات أخرى في أداء النموذج. يمكن أن تنشأ هذه المشكلات لأسباب مختلفة مثل الخطأ البشري في تسمية البيانات أو التحيزات في بيانات التدريب أو قيود النموذج نفسه. ومع ذلك ، من المهم معالجة هذه
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, التقدم في تعلم الآلة, رؤية AutoML - الجزء 2, مراجعة الامتحان
كيف يمكنك تدريب نموذج باستخدام AutoML Vision؟
لتدريب نموذج باستخدام AutoML Vision ، يمكنك اتباع عملية خطوة بخطوة تتضمن إعداد البيانات ، والتدريب على النموذج ، والتقييم. AutoML Vision هي أداة قوية تقدمها Google Cloud تبسط عملية تدريب نماذج التعلم الآلي المخصصة لمهام التعرف على الصور. إنه يستفيد من خوارزميات التعلم العميق ويقوم بأتمتة العديد من
ما هو الغرض من رؤية AutoML في التعلم الآلي في السحاب من Google؟
AutoML Vision هي أداة قوية تقدمها Google Cloud Machine Learning والتي تهدف إلى تبسيط وتسريع عملية تدريب نماذج التعلم الآلي المخصصة لمهام التعرف على الصور. والغرض منه هو تمكين المستخدمين ، بغض النظر عن خبرتهم في التعلم الآلي ، من بناء ونشر نماذج تصنيف صور عالية الدقة بأقل جهد ممكن