الذكاء الاصطناعي المتمركز حول البيانات Data-Centric AI (DCAI)
اذا قمت في عملك او خلال دراستك ببناء نموذح آله وكانت النتيجة للنموذج غير دقيقة فأول مايبدر الى ذهنك هو […]
علوم بيانات
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
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
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
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
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
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
نماذج الآلة والإستدامة
كعلماء بيانات، من واجبنا الدائم تحسين أداء نماذج الآلة التي طورناها. ربما قد لاحظت، أن النموذج الذي قمت بتدريبه ونشره
الدقة (Accuracy) ليست كل شيء!
خلال عملك او تعلمك لبناء نماذج تعلم الاله مررت بمقاييس مختلفة لقياس أداء نماذج تعلم الالة, وربما كان التركيز على
تأثير البيانات المفقودة على دقة الاستنتاج: أساليب تعويض البيانات المفقودة (2)
في عالم اصبح مليئ بالبيانات, لا تزال القيم المفقودة احد اكثر الاشياء قدرة على جعل اكثر التحليلات المحكمة تظهر في
تأثير البيانات المفقودة على دقة الاستنتاج : حل لغز البيانات المفقودة
في سياق تحليل واحصاء البيانات , البيانات المفقودة تشير الى غياب البيانات من متغير او اكثير في مجموعة البيانات. عند