كيف تقرر خوارزمية التعلم الآلي التي يجب استخدامها وكيف تجدها؟
الأحد، 19 يناير 2025 by جيني هوبيلا
عند الشروع في مشروع تعلُّم آلي، يتضمن أحد القرارات الرئيسية اختيار الخوارزمية المناسبة. يمكن أن يؤثر هذا الاختيار بشكل كبير على أداء وكفاءة وقابلية تفسير نموذجك. في سياق Google Cloud Machine Learning والمقدِّرين البسيطين، يمكن توجيه عملية اتخاذ القرار هذه من خلال العديد من الاعتبارات الرئيسية المتجذرة في
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, مقدرات بسيطة وبسيطة
الكلمات المفتاحية هذه: اختيار الخوارزمية, الذكاء الاصطناعي, جوجل كلاود AI, تعلم آلة, التعلم تحت الإشراف, تعليم غير مشرف عليه
ما هي الأدوات المتوفرة للذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)؟
الثلاثاء، 07 يناير 2025 by ريمي كازيلس
يعد الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) جانبًا مهمًا من أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة، وخاصة في سياق الشبكات العصبية العميقة ومقدري التعلم الآلي. ومع تزايد تعقيد هذه النماذج واستخدامها في التطبيقات الحرجة، يصبح فهم عمليات اتخاذ القرار أمرًا ضروريًا. تهدف أدوات ومنهجيات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير إلى توفير رؤى حول كيفية قيام النماذج بالتنبؤات،
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, الشبكات العصبية العميقة والمقدرات
الكلمات المفتاحية هذه: الذكاء الاصطناعي, تعلم عميق, شرح, جوجل كلاود AI, الجير, تعلم آلة, نموذج التفسير, PyTorch, الشكل, TensorFlow, خاي