في TensorFlow 2.0 والإصدارات الأحدث، لم يعد يتم استخدام الجلسات بشكل مباشر. هل هناك أي سبب لاستخدامها؟
في TensorFlow 2.0 والإصدارات الأحدث، تم إهمال مفهوم الجلسات، الذي كان عنصرًا أساسيًا في الإصدارات السابقة من TensorFlow. تم استخدام الجلسات في TensorFlow 1.x لتنفيذ الرسوم البيانية أو أجزاء من الرسوم البيانية، مما يسمح بالتحكم في متى وأين يحدث الحساب. ومع ذلك، مع تقديم TensorFlow 2.0، أصبح التنفيذ المتلهف
هل يتم استخدام TensorFlow lite لنظام Android للاستدلال فقط أم يمكن استخدامه أيضًا للتدريب؟
TensorFlow Lite لنظام Android هو إصدار خفيف الوزن من TensorFlow مصمم خصيصًا للأجهزة المحمولة والمدمجة. يتم استخدامه بشكل أساسي لتشغيل نماذج التعلم الآلي المدربة مسبقًا على الأجهزة المحمولة لأداء مهام الاستدلال بكفاءة. تم تحسين TensorFlow Lite لمنصات الأجهزة المحمولة ويهدف إلى توفير زمن وصول منخفض وحجم ثنائي صغير للتمكين
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, برمجة TensorFlow, TensorFlow Lite لنظام Android
كيف يمكن للمرء البدء في إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي في Google Cloud للتنبؤات بدون خادم على نطاق واسع؟
للشروع في رحلة إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي (AI) باستخدام Google Cloud Machine Learning للتنبؤات بدون خادم على نطاق واسع، يجب على المرء اتباع نهج منظم يشمل عدة خطوات رئيسية. تتضمن هذه الخطوات فهم أساسيات التعلم الآلي، والتعرف على خدمات الذكاء الاصطناعي في Google Cloud، وإعداد بيئة تطوير، وإعداد و
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, توقعات خادم على نطاق واسع
كيف يمكن تنفيذ نموذج الذكاء الاصطناعي الذي يقوم بالتعلم الآلي؟
لتنفيذ نموذج الذكاء الاصطناعي الذي يؤدي مهام التعلم الآلي، يجب على المرء أن يفهم المفاهيم والعمليات الأساسية التي ينطوي عليها التعلم الآلي. التعلم الآلي (ML) هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يمكّن الأنظمة من التعلم والتحسين من التجربة دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. يوفر Google Cloud Machine Learning منصة وأدوات
يمكن لخوارزميات التعلم الآلي أن تتعلم التنبؤ بالبيانات الجديدة غير المرئية أو تصنيفها. ما الذي يتضمنه تصميم النماذج التنبؤية للبيانات غير المسماة؟
يتضمن تصميم النماذج التنبؤية للبيانات غير المسماة في التعلم الآلي عدة خطوات واعتبارات رئيسية. تشير البيانات غير المسماة إلى البيانات التي لا تحتوي على تسميات أو فئات مستهدفة محددة مسبقًا. الهدف هو تطوير نماذج يمكنها التنبؤ بدقة أو تصنيف البيانات الجديدة غير المرئية بناءً على الأنماط والعلاقات المستفادة من البيانات المتاحة.
كيفية بناء نموذج في Google Cloud Machine Learning؟
لإنشاء نموذج في Google Cloud Machine Learning Engine، تحتاج إلى اتباع سير عمل منظم يتضمن مكونات مختلفة. تتضمن هذه المكونات إعداد بياناتك وتحديد نموذجك وتدريبه. دعونا نستكشف كل خطوة بمزيد من التفاصيل. 1. إعداد البيانات: قبل إنشاء النموذج، من الضروري إعداد نموذجك
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, أدوات Google للتعلم الآلي, نظرة عامة على التعلم الآلي من Google
ما الدور الذي تلعبه TensorFlow في تطوير ونشر نموذج التعلم الآلي المستخدم في تطبيق Tambua؟
يلعب TensorFlow دورًا مهمًا في تطوير ونشر نموذج التعلم الآلي المستخدم في تطبيق Tambua لمساعدة الأطباء على اكتشاف أمراض الجهاز التنفسي. TensorFlow هو إطار عمل تعلم آلي مفتوح المصدر طورته Google يوفر نظامًا بيئيًا شاملاً لبناء نماذج التعلم الآلي ونشرها. يقدم مجموعة واسعة من الأدوات
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, تطبيقات TensorFlow, مساعدة الأطباء في اكتشاف أمراض الجهاز التنفسي باستخدام التعلم الآلي, مراجعة الامتحان
ما هو TensorFlow Extended (TFX) وكيف يساعد في وضع نماذج التعلم الآلي في الإنتاج؟
TensorFlow Extended (TFX) عبارة عن نظام أساسي قوي مفتوح المصدر تم تطويره بواسطة Google لنشر وإدارة نماذج التعلم الآلي في بيئات الإنتاج. يوفر مجموعة شاملة من الأدوات والمكتبات التي تساعد على تبسيط سير عمل التعلم الآلي ، من استيعاب البيانات والمعالجة المسبقة إلى تدريب النموذج وتقديمه. تم تصميم TFX خصيصًا لمواجهة التحديات
ما هي الطبقات الأفقية المضمنة في TFX لإدارة وتحسين خطوط الأنابيب؟
تعتبر TFX ، التي تعني TensorFlow Extended ، منصة شاملة شاملة لبناء خطوط أنابيب تعلم الآلة جاهزة للإنتاج. يوفر مجموعة من الأدوات والمكونات التي تسهل تطوير ونشر أنظمة التعلم الآلي القابلة للتطوير والموثوقة. تم تصميم TFX لمواجهة تحديات إدارة وتحسين خطوط أنابيب التعلم الآلي ، وتمكين علماء البيانات
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow ممتد (TFX), ما هو TFX بالضبط, مراجعة الامتحان
ما هي المراحل المختلفة لخط أنابيب ML في TFX؟
TensorFlow Extended (TFX) عبارة عن منصة قوية مفتوحة المصدر مصممة لتسهيل تطوير ونشر نماذج التعلم الآلي (ML) في بيئات الإنتاج. يوفر مجموعة شاملة من الأدوات والمكتبات التي تمكن من إنشاء خطوط أنابيب ML من طرف إلى طرف. تتكون خطوط الأنابيب هذه من عدة مراحل متميزة ، يخدم كل منها غرضًا معينًا ويساهم في ذلك
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow ممتد (TFX), ما هو TFX بالضبط, مراجعة الامتحان
- 1
- 2