هل أعجبتك المعاينة؟
هذا هو الدرس الأول المجاني. احصل على وصول كامل — اطلب عرضًا تجريبيًا أو سجّل الدخول.
TensorFlow للمبتدئين: التعلم بالنقل
تعرف على كيفية تحسين أداء نماذج التعلم الآلي الخاصة بك باستخدام نماذج التعلم بالنقل والنماذج المسبقةشاهد الدرس الأول مجانًا — احصل على وصول كامل إلى جميع الدروس الـ4.
مبتدئ مقدِّم الخدمة : Josh Turner 4 الدروس · 20m باللغات: العربية, الألمانية, الإنجليزية, الإسبانية, الفرنسية, البرتغالية, Chinese
وصف الدورة
التعلم بالنقل هو تقنية قوية في التعلم الآلي الذي يتضمن استخدام نماذج مسبقة لتحسين أداء النماذج الخاصة بك. في هذه الدروس، ستتعرف على الفوائد المختلفة للتعلم بالنقل وكيفية استخدام النماذج المسبقة لتحسين أداء مشاريع التعلم الآلي.
ستبدأ باستكشاف البيانات أو الجمل الحقيقية/الخاطئة true / false المختلفة المتعلقة بالتعلم بالنقل، مثل الحاجة إلى إعادة تشكيل البيانات للنماذج المسبقة وأهمية استخدام المدخل الثنائي لمشاكل التصنيف من فئتين. سوف تتعرف أيضًا على نماذج الصور الشائعة المستخدمة في التعلم النقل مثل Mobilenetv2مكان تنزيل نماذج TensorFlow المسبقة.
بالمضي قدمًا، سوف تكتشف خطوات المعالجة المسبقة المختلفة التي تنطوي عليها التعلم بالنقل، مثل إعادة تشكيل البيانات وتطبيع البيانات. سوف تستكشف أيضًا فوائد التجميع، مثل تسريع نموذجك وجعل مجموعات البيانات الكبيرة أسهل في المعالجة.
سوف تتعلم كيفية استخدام أدوات مثل مجموعات بيانات التحقق من الصحة ومصفوفات Confusion لضبط النموذج الخاص بك وتحسين أدائها. بالإضافة إلى ذلك، سوف تستكشف المعلمات المختلفة التي تنطوي عليها التعلم بالنقل، مثل عدد الحصر Epochs للتدريب وتجميد الأوزان.
ما ستتعلمه
- فهم مفهوم التعلم بنقل المعرفة وفوائده في التعلم الآلي
- استخدام نماذج TensorFlow المدربة مسبقاً مثل MobileNetV2 لتحسين مشاريع التعلم الآلي الخاصة بك
- المعالجة المسبقة للبيانات للنماذج المدربة مسبقاً عن طريق إعادة تشكيلها وتطبيعها
- بناء نموذج التعلم بنقل المعرفة وتجميعه وتدريبه
- ضبط نموذجك بدقة باستخدام مجموعات بيانات التحقق ومصفوفات الارتباك
- اختبار وتأكيد ملاءمة نموذجك على أمثلة
النقاط الرئيسية
- يستخدم التعلم بنقل المعرفة نماذج مدربة مسبقاً لتحسين أداء نماذج التعلم الآلي الخاصة بك.
- يعد MobileNetV2 نموذج صور شائعاً يُستخدم في التعلم بنقل المعرفة، ويمكن تنزيل نماذج TensorFlow المدربة مسبقاً للاستخدام.
- تتضمن المعالجة المسبقة للتعلم بنقل المعرفة إعادة تشكيل البيانات وتطبيعها لتتوافق مع النماذج المدربة مسبقاً.
- تسرع عملية تقسيم البيانات إلى حزم (Batching) نموذجك وتجعل مجموعات البيانات الكبيرة أسهل في المعالجة.
- تشمل المعلمات في التعلم بنقل المعرفة عدد دورات التدريب وتجميد الأوزان.
الأسئلة الشائعة
ما الذي سأتعلمه في هذا المساق؟
ستتعلم مفهوم التعلم بنقل المعرفة وفوائده، وكيفية استخدام نماذج مدربة مسبقاً مثل MobileNetV2 لتحسين مشاريع التعلم الآلي الخاصة بك، وكيفية المعالجة المسبقة للبيانات عن طريق إعادة تشكيلها وتطبيعها، وكيفية ضبط نموذجك بدقة باستخدام مجموعات بيانات التحقق ومصفوفات الارتباك.
ما هي المهارات التي يغطيها هذا المساق؟
يغطي المساق التعلم العميق، وتدريب نماذج التعلم الآلي، والتعلم الخاضع للإشراف، وTensorFlow، ومجموعات بيانات التدريب، والتعلم بنقل المعرفة.
ما الموضوعات التي تغطيها الدروس؟
تغطي الدروس بناء نموذج التعلم بنقل المعرفة، وتجميع النموذج وتدريبه، واختبار النموذج على أمثلة، والتحقق من ملاءمة النموذج.
ما خطوات المعالجة المسبقة التي يعلمها هذا المساق للتعلم بنقل المعرفة؟
يعلم خطوات المعالجة المسبقة مثل إعادة تشكيل البيانات وتطبيعها، ويشرح فوائد تقسيم البيانات إلى حزم، بما في ذلك تسريع نموذجك وتسهيل معالجة مجموعات البيانات الكبيرة.
ما معلمات النموذج التي تتم مناقشتها في هذا المساق؟
يستكشف المساق المعلمات المشاركة في التعلم بنقل المعرفة، مثل عدد دورات التدريب وتجميد الأوزان.
