מהם מודלים לשוניים גדולים?
מודלים לשוניים גדולים הם התפתחות משמעותית בתחום הבינה המלאכותית (AI) וזכו לבולטות ביישומים שונים, כולל עיבוד שפה טבעית (NLP) ותרגום מכונה. מודלים אלה נועדו להבין וליצור טקסט דמוי אדם על ידי מינוף כמויות אדירות של נתוני אימון וטכניקות למידת מכונה מתקדמות. בתגובה זו, אנחנו
- פורסם ב בינה מלאכותית, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, השלבים הראשונים בלימוד מכונה, 7 השלבים של למידת מכונה
מהי למידת העברה ומדוע זה מקרה שימוש עיקרי עבור TensorFlow.js?
למידת העברה היא טכניקה רבת עוצמה בתחום הלמידה העמוקה המאפשרת להשתמש במודלים שהוכשרו מראש כנקודת מוצא לפתרון משימות חדשות. זה כרוך בנטילת מודל שעבר הכשרה על מערך נתונים גדול ושימוש חוזר בידע הנלמד שלו כדי לפתור בעיה אחרת אך קשורה. גישה זו היא
מהם השלבים הכרוכים בבניית מודל למידה מובנית עצבית לסיווג מסמכים?
בניית מודל למידה מובנית עצבית (NSL) לסיווג מסמכים כרוכה במספר שלבים, שכל אחד מהם חיוני בבניית מודל חזק ומדויק. בהסבר זה, נעמיק בתהליך המפורט של בניית מודל כזה, תוך מתן הבנה מקיפה של כל שלב. שלב 1: הכנת נתונים השלב הראשון הוא איסוף ו
כיצד TensorFlow Hub מעודד פיתוח מודלים שיתופיים?
TensorFlow Hub הוא כלי רב עוצמה המעודד פיתוח מודלים שיתופיים בתחום הבינה המלאכותית. הוא מספק מאגר מרכזי של מודלים שהוכשרו מראש, שניתן לשתף, לעשות בהם שימוש חוזר ולשפר בקלות על ידי קהילת הבינה המלאכותית. זה מטפח שיתוף פעולה ומאיץ את הפיתוח של מודלים חדשים, חוסך זמן ומאמץ לחוקרים ו
מה המטרה של כוונון עדין של דגם מאומן?
כוונון עדין של מודל מאומן הוא שלב מכריע בתחום הבינה המלאכותית, במיוחד בהקשר של Google Cloud Machine Learning. זה משרת את המטרה של התאמת מודל מאומן מראש למשימה או מערך נתונים ספציפיים, ובכך לשפר את הביצועים שלו ולהפוך אותו למתאים יותר ליישומים בעולם האמיתי. תהליך זה כולל התאמת ה
- פורסם ב בינה מלאכותית, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, כלים של גוגל ללימוד מכונה, סקירה כללית על למידת מכונה של גוגל, סקירת בחינה
כיצד למידת העברה מפשטת את תהליך האימון עבור מודלים של זיהוי אובייקטים?
למידת העברה היא טכניקה רבת עוצמה בתחום הבינה המלאכותית המפשטת את תהליך האימון למודלים לזיהוי אובייקטים. היא מאפשרת העברת ידע שנלמד ממשימה אחת לאחרת, ומאפשרת למודל למנף מודלים שהוכשרו מראש ולהפחית משמעותית את כמות נתוני ההדרכה הנדרשים. בהקשר של Google Cloud