الملاءمة الضّعيفة والمُلاءمة الزَّائدة Underfitting and Overfitting
التدّقيق العلمي: م. رامي عقّاد، م. محمّد سرمينيالتدّقيق اللّغوي: هبة الله فلّاحة مقدّمة تُعدّ كلّ من الملاءمة الضّعيفة…
المناهج والخوارزميّات المستخدمة في التّعلّم المعزّز (Methods and Algorithms of Reinforcement Learning)
التدّقيق العلمي: د. م. حسن قزّاز، م. محمّد سرمينيالتدّقيق اللّغوي: هبة الله فلّاحة المقدّمة: سبق وتطرّقنا في مقالٍ…
التّعرّف على النّشاط البشريّ من خلال تصنيف السّلاسل الزّمنيّة باستخدام الشّبكة العصبونيّة ذات الذّاكرة الطّويلة قصيرة المدى LSTM, LSTMs for Human Activity Recognition Time Series
كيف يمكن أن نراقب حركتنا أثناء نشاط رياضيّ معيّن من خلال هاتفنا المحمول، أو التّفاعل مع بعض الألعاب الممتعة على الهاتف أو مع تطبيقات الواقع المعزّز، كيف يمكن أن تساعدنا خوارزميّات الذّكاء الاصطناعيّ المطوّرة في مراقبة نشاطاتنا أو مراقبة المرضى أو تشخيص بعض الأمراض الحركيّة، لمعلومات أكثر حول هذه الأسئلة تابع المدوّنة التّالية.
إرشادات للتّعلم العميق في الشّبكات العصبونيّة Recommendations for Deep Learning Neural Network Practitioners
حقّقت نماذج التّعلّم العميق دقّة متطوّرة تتجاوز في بعض الأحيان الأداء على المستوى البشريّ، وسنقدّم لكم في هذه المقالة أهمّ التّوصيات عند استخدام التّعلّم العميق
أساسيّات خوارزميّة التّوقّع الخطّيّ مع تطبيق عمليّ Basics of Linear Regression algorithm with coding from scratch
التدّقيق العلمي: د. م. دانيا الصّغير، م. رامي عقّادالتدّقيق اللّغوي: هبة الله فلّاحة المقدمة: تعتبر خوارزميّة التّوقّع الخطّيّ…
تقنيّات التّعلّم العميق لتصنيف النّصوص Deep Learning Techniques for Text Classification
التدّقيق العلمي: د. م. حسن قزّاز، م. محمد سرمينيالتدّقيق اللّغوي: هبة الله فلّاحة مقدّمة يتطلّب النّموّ الهائل في…
استخدام التّعلّم العميق للتنبّؤ بأسعار البيتكوين bitcoin المستقبليّة Using deep learning to predict future bitcoin prices
التدّقيق العلمي: د. م. حسن قزّاز، م. محمد سرمينيالتدّقيق اللّغوي: هبة الله فلّاحة المقدمة: البيتكوين غالبًا ما توصف…
خوارزميّة الكشف عن الأغراض والتّعرّف على الكائنات YOLO v7 يولو الإصدار السّابع Object Detection algorithm YOLO v7
التدّقيق العلمي: د. م. حسن قزّاز، م. محمد سرمينيالتدّقيق اللّغوي: هبة الله فلّاحة مقدّمة: أصبحت دراسة وتطوير التّقنيّات…
تمثيل المتغيّرات الكمّيّة في مجموعة البيانات الخاصّة بك Plotting a Quantitative Variable in Your Dataset
التدقيق العلمي: د. م. حسن قزّاز، م. رامي عقّادالتّدقيق اللغوي: هبة الله فلّاحة يُعدّ التمثيل المرئيّ للبيانات Data…
كيفيّة تكوين تعزيز لبيانات الصّورة باستخدام مكتبة كيراس How to Configure Image Data Augmentation in Keras
التدّقيق العلمي: د. م. حسن قزّاز، م. محمد سرمينيالتدّقيق اللّغوي: هبة الله فلّاحة المقدّمة: “تعزيز بيانات الصّورة “عنوانٌ…
Anomaly Detection كشف الحالات الشّاذّة
التدقيق العلمي: د. م. حسن قزّاز، م. محمّد سرمينيالتّدقيق اللغوي: هبة الله فلّاحة المقدمة: ماذا لو أنّ طائرة…
الذّكاء الإصطناعيّ القابل للتّفسير Explainable Artificial Intelligence
التدّقيق العلمي: م. محمد سرميني، م. رامي عقّادالتدّقيق اللّغوي: هبة الله فلّاحة المقدمة Introduction عندما ظهرت تكنولوجيا الذّكاء…