احمد الجعيد

احمد الجعيد

YOLO-World كشف الكائنات بسرعة وكفاءة باستخدام مفردات مفتوحة

لقد غيَّرت نماذج “Object Detection” التقليدية كيفية رؤية الحواسيب للعالم. تم توظيفها في العديد من المجالات بدءا من السيارات ذاتية القيادة إلى تصنيف المنتجات بشكل ألي. ومع ذلك، تعتمد هذه الأنظمة في الغالب على افتراض عالم مغلق – فهي لا…

حافظ على خصوصية بياناتك مع التعلم الموزع Federated Learning

في عصرنا الرقمي الحالي، أصبحت البيانات هي الثروة الجديدة والمحرك الرئيسي لنجاح العديد من التطبيقات القائمة على التعلم الآلي. من تطبيقات التعرف على الوجوه إلى التوصيات الشخصية والتشخيصات الطبية، تعتمد هذه الحلول بشكل كبير على توافر كميات هائلة من البيانات…

شبكات CNN القائمة على المنطقة R-CNN

الشبكات العصبية الإلتفافية CNN المبنية على المنطقة Region, والمعروفة بإسم R-CNN, قام Girshick وفريقة بتطوير ونشر ورقة علمية عن R-CNN عام 2014 من جامعة Berkeley. الورقة العلمية قدمت مفهوم جديد للـObject Detection مع اداء ودقة عالية وايضا قامت بحل مشكلات…

اعد ضبط Mistral 7B وانشئ نموذجك اللغوي الخاص – الجزء 2

عملية ضبط نماذج اللغات الضخمة LLM عملية مباشرة الى حد ما, نحتاج فقط في بعض النماذج الى اتباع طريقة التعليمات التي سنقوم بتغذية النموذج بها عند اعادة الضبط, هناك طريقتين لإعادة ضبط نماذج اللغات الضخمة LLM يوجد ايضًا تقنيات أخرى…

اعد ضبط Mistral 7B وانشئ نموذجك اللغوي الخاص – الجزء 1

النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) تنتشر بسرعة داخل صناعة الذكاء الاصطناعي الإبداعي، آخذه كثيرًا من الإهتمام. لا تظهر الشركات اهتماماً فقط بل تنخرط لاستكشاف طرق دمج تكنولوجيا النماذج اللغوية الكبيرة LLMs في عملياتها. تم إجراء استثمارات مالية كبيرة في الآونة الأخيرة…

إعادة ضبط LLM باستخدام LoRA (Low-Rank Adaptation)

اليوم بإذن الله سنراجع أهم الأوراق العلمية التي ظهرت غيرت في مفهوم Fine-Tuning نماذج اللغات الضخمة, سأكتب أولاً عن LoRA وبعد ذلك سأقوم بكتابة عن ماذا حدث بعد LoRA. ليش LoRA؟ عندما نتطلع إلى إعادة ضبط نموذج في مجال الذكاء…

نماذج الآلة والإستدامة

كعلماء بيانات، من واجبنا الدائم تحسين أداء نماذج الآلة التي طورناها. ربما قد لاحظت، أن النموذج الذي قمت بتدريبه ونشره والذي كان يظهر أداءً ممتازًا في البداية، ومع مرور الوقت بدأ اداء النموذج بالانخفاض. هذا التدهور في أداء النموذج ليس…

الدقة (Accuracy) ليست كل شيء!

close up photo of dart pins on dartboard

خلال عملك او تعلمك لبناء نماذج تعلم الاله مررت بمقاييس مختلفة لقياس أداء نماذج تعلم الالة, وربما كان التركيز على Accuracy, بحكم انه من المقاييس الرئيسية تقريبًا في جميع القياسات والاثباتات. لكن ماذا لو اردت تحسين هذا النموذج؟ او اردت…

تأثير البيانات المفقودة على دقة الاستنتاج: أساليب تعويض البيانات المفقودة (2)

white framed glass window

في عالم اصبح مليئ بالبيانات, لا تزال القيم المفقودة احد اكثر الاشياء قدرة على جعل اكثر التحليلات المحكمة تظهر في حالة من الفوضى. كعالم بيانات او باحث ستواجه الكثير من مجموعات البيانات التي تغيب فيها العديد من السجلات المهمة, تاركه…

تأثير البيانات المفقودة على دقة الاستنتاج : حل لغز البيانات المفقودة

white framed glass window

في سياق تحليل واحصاء البيانات , البيانات المفقودة تشير الى غياب البيانات من متغير او اكثير في مجموعة البيانات. عند جمع وتسجيل البيانات, ليس من الغريب ان يكون هناك بعض الفقد في الحقول او السمات سواء كان ذلك الفقد حدث…

إستخدام ODM للتعامل مع Firestore

هذه الحزمة من الفريق خلف FlutterFire، الخاصة بحُزم Firebase لتطبيقات Flutter. الحزمة تساعد مطوري Flutter للتعامل مع Firestore بشكل آمن. ⚠️ ملاحظة.هذه الحُزمة تحت التطوير. ربما يحدث فيها تغييرات جذرية في المُستقبل، سيتم تحديث الدرس في حال وجود أي تعديلات.…

إجعل IOS أسرع مع Precompiled Firestore iOS SDK

اذا كنت تقوم بتشغيل تطبيقات Flutter او أي تطبيق يحتوي على خدمات Firebase فمن “الطبيعي” أنك لاحظت ان عملية التشغيل تأخذ وقت كبير جدًا، ربما أنك تنسى أنك قمت بعمل تشغيل للتطبيق. ماسبب هذه المشكلة؟ كيف نقوم بحلها! ونوفر الوقت…