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À propos de cette activité

أسئلة ممتعة عن ML

Créé par

Mais Ahmad
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أسئلة ممتعة عن ML

par Mais Ahmad
1

ما تعريف تعلم الآلة بشكل مختصر؟

2

أي من التالي يعتبر نموذج إشرافي؟

3

ما الهدف من تقليل الخطأ في التدريب؟

4

أي من التالي عنصر أساسي في التعلم العميق؟

5

ما الفرق بين التعلم الإشرافي والتعلم غير الإشرافي؟

6

ما هو overfitting؟

7

أي من تقنيات تقليل Overfitting؟

8

ما هو دور خوارزمية التحسين؟

9

متى نستخدم التعلم المعزز؟

10

ما معنى الدقة في ML؟

Feedback

التعلم من البيانات يسمح للنماذج التعميم من أمثلة التدريب.

النماذج الإشرافية تعتمد على أزواج (سمات، علامة).

تقليل الخطأ يعزز القدرة على التعميم.

التعلم العميق يعتمد على طبقات متتالية من المعالجة.

التسميات توجه التدريب وتقييم الأداء.

التعميم يتضاءل عندما يكرّس النموذج للبيانات التدريبية فقط.

التجريب المتقاطع يساعد على قياس الأداء الحقيقي.

الخوارزمية تتحكم في التحديثات الوزن.

يجمع بين التعلم والتفاعل مع العواقب.

الدقة تقيس صحة التوقعات على البيانات المختبرة.

 
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