. For deep learning, a large number of ________ data required. 40.png الدرجة:1 A machine labeled / آلة المسمى B machine unlabeled / آلة غير مصنفة C manually labeled /المسماه يدويا D؟
الإجابة الصحيحة من خلال موقع بوابة الإجابات هي:
C manually labeled /المسماه يدويا
الإجابة الصحيحة هي C: manually labeled / المسماة يدوياً.
لفهم سبب ذلك، دعنا نتحدث عن التعلم العميق (Deep Learning) والبيانات التي يحتاجها:
- التعلم العميق يحتاج إلى بيانات "مدربة": التعلم العميق هو نوع من الذكاء الاصطناعي يعتمد على تدريب نماذج رياضية معقدة. هذه النماذج تتعلم من البيانات، ولكنها تحتاج إلى بيانات "تعرف" ما تحتويه. بمعنى آخر، يجب أن تكون البيانات مصنفة أو "مسماة".
- ماذا يعني "مسماة يدوياً"؟ عندما نقول "مسماة يدوياً"، نعني أن شخصاً قام بتحديد أو تصنيف كل جزء من البيانات. على سبيل المثال:
- إذا كنا ندرب نموذجاً للتعرف على الصور، يجب أن يقوم شخص ما بتحديد كل صورة على أنها "قطة" أو "كلب" أو "سيارة" وهكذا.
- إذا كنا ندرب نموذجاً لتحليل النصوص، يجب أن يقوم شخص ما بتحديد المشاعر في كل جملة (مثل "إيجابية" أو "سلبية" أو "محايدة").
- لماذا البيانات المسماة يدوياً مهمة؟ البيانات المسماة يدوياً توفر للنموذج "الإجابات الصحيحة" التي يحتاجها ليتعلم. النموذج يقارن تنبؤاته بالبيانات المسماة ويعدل نفسه لتحسين دقته.
- لماذا الخيارات الأخرى غير صحيحة؟
- A: machine labeled / آلة مسمى: الآلة لا يمكنها تسمية البيانات بنفسها في البداية. تحتاج إلى بيانات مسماة يدوياً لتبدأ عملية التعلم.
- B: machine unlabeled / آلة غير مصنفة: البيانات غير المصنفة لا يمكن استخدامها مباشرة لتدريب نماذج التعلم العميق.
- D: (الخيار غير مكتمل، ولكن بشكل عام، أي خيار لا يشير إلى تسمية البيانات لن يكون صحيحاً).
باختصار، التعلم العميق يتطلب كمية كبيرة من البيانات التي تم تصنيفها أو تسميتها *يدوياً* حتى يتمكن النموذج من التعلم بشكل فعال.
اذا كان لديك إجابة افضل او هناك خطأ في الإجابة علي سؤال . For deep learning, a large number of ________ data required. 40.png الدرجة:1 A machine labeled / آلة المسمى B machine unlabeled / آلة غير مصنفة C manually labeled /المسماه يدويا D اترك تعليق فورآ.
