-
مقالات
خمس وسائل لمنع فرط التخصيص في الشبكات العصبية
الكاتب:Abhinav Sagar ترجمة: نضال إمام مراجعة: هيا الداوود [ رابط المقال الأصلي هنا ] في هذه المقالة، سأقدم خمس تقنيات لمنع فرط التخصيص (overfitting) أثناء تدريب الشبكات العصبية (neural networks). لقد عملت في التعلم العميق (deep learning) لأكثر من عام حتى الآن. و…
أكمل القراءة -
المشاركات
نصائح للمحترفين: كيفية التعامل مع عدم توازن الفئة والتسميات المفقودة
الكاتب:Sarfaraz Hussein ترجمة: نضال إمام مراجعة: هيا الداوود [ رابط المقال الأصلي هنا ] أي جهاز ذكاء اصطناعي (Artificial Intelligent) ذكي بما فيه الكفاية لاجتياز اختبار تورينج، هو ذكي بما فيه الكفاية لمعرفة فشله. آيان ماك دونالد نفترض أنك تعمل على مشكلة…
أكمل القراءة -
تعلم الآلة
توليد التسمية التوضيحية للصور (Image Caption Generation)
يُعد توليد التسمية التوضيحية للصور (Image Caption Generation) تحدياً في الذكاء الاصطناعي، وهي مهمة الوصف التلقائي لمحتوى صورة باللغة الطبيعية. وقد اجتذبت التسمية التوضيحية للصور اهتمامات متزايدة في رؤية الحاسب. حيث أنها تهدف إلى فهم معلومات بصرية ضخمة والتعبير عنها…
أكمل القراءة -
المشاركات
أهم عشرة أخطاء إحصائية يرتكبها علماء البيانات
الكاتب: Norman Niemer ترجمة: د. محمد الحامد مراجعة: هيا الداوود [ رابط المقال الأصلي هنا ] عالم البيانات هو “شخص أفضل في الإحصاء من أي مهندس برمجيات وأفضل في هندسة البرمجيات من أي إحصائي”. في مقالة سابقة: أهم عشرة أخطاء برمجية…
أكمل القراءة -
المشاركات
ترميز النصوص: مراجعة
المؤلفون:Rosaria Silipo و Kathrin Melcher ترجمة: د. محمد الحامد مراجعة: سعد الشهراني [ رابط المقال الأصلي هنا ] العامل الرئيس لتنفيذ أي عملية لاستخراج النص، مثل اكتشاف الموضوع أو تحليل المشاعر، هو تحويل الكلمات إلى أرقام، وتحويل سلسلة الكلمات إلى…
أكمل القراءة -
مقالات
خوارزمية إكتشاف الكائنات في الوقت الفعلي – YOLO
يلمح الإنسان صورة مرة واحدة ويعرف بدقة الأشياء الموجودة فيها وأين توجد وكيف تتفاعل. النظام البصري البشري سريع ودقيق مما يسمح بالقيام بمهام متشابهة ومهمات يكتنفها الفكر اللاوعي. تسمح الخوارزميات السريعة والدقيقة باكتشاف الكائنات بقيادة السيارات دون استخدام أجهزة استشعار…
أكمل القراءة -
المشاركات
هل الانحياز في نماذج تعلم الآلة سيء دائماً؟
كاتب المقال: Asel Mendis ترجمة: هيا الداوود مراجعة: فارس القنيعير [ رابط المقال الأصلي هنا ] خلال السنين الماضية تعلمنا أن وجود الانحياز (bias) في النماذج التنبؤية سوف يضر النموذج. مهمة التحكم بالانحياز تتطلب أن تكون بيد الشخص…
أكمل القراءة -
المشاركات
الكتب، الدورات، وقواعد البيانات التي يجب على كل عالم بيانات معرفتها
كاتب المقال: محمد الحامد ترجمة: محمد الحامد [ رابط المقال الأصلي هنا ] بادئ ذي بدء، أنت على الطريق الصحيح. يعد العمل على تعلم الآلة (Machine Learning) من أجل بناء معرفتك في مجال الذكاء الاصطناعي خياراً مميزاً. تحرز تقنيات الذكاء الاصطناعي تقدماً…
أكمل القراءة -
المشاركات
5 خطوات لطيفة للمبتدئين لتعلم تعلم الآلة وعلم البيانات باستخدام بايثون
كاتب المقال: Daniel Bourke ترجمة: سعد الشهراني مراجعة: هيا الداوود [ رابط المقال الأصلي هنا ] قبل عامين، بدأت أتعلم تعلم الآلة عبر الإنترنت بمفردي. شاركت رحلتي التعليمية من خلال اليوتيوب ومدونتي الخاصة. لم تكن لدي أي فكرة…
أكمل القراءة -
المشاركات
توليد صور وجوه مقاربة للحقيقية باستخدام الذكاء الاصطناعي
فاجأنا الذكاء الاصطناعي قبل فترة بمقدرة جديدة له على توليد صور أشخاص لا وجود لهم، وأحدث ذلك ضجة ما بين متخوف ومعجب ومتابع بشغف ومتابع بقلق. وتسارعت عجلة التطور لنرى مقاطع فيديو معدلة وتطبيقات تغير صور مستخدميها ليبدون أكثر أو…
أكمل القراءة