التخطّي إلى المحتوى الرئيسي
الانتقال إلى لوحة البيانات
ألا تعرف من أين تبدأ؟ يمكنك إجراء اختبار قصير للحصول على اقتراحات مخصّصة.
الدرس 3 من إجمالي 7
Google Cloud AutoML Vision
Hands-on Machine Learning
ما هو التعلم الآلي؟
تجهيز البيانات
check_box_outline_blank Hands-on Machine Learning: Take the Quiz
دورة تدريبية
0% مكتمل
5 دقيقة دروس مطلوب إكمالها

Google Cloud AutoML Vision

image44_3.png
تعلَّم كيفية إعداد AutoML Vision للتحضير لتمرين هذه الدورة
image44_3.png

تصنيف الصور باستخدام التعلم الآلي

image44_2.png

كما ذكرنا في الدرس السابق، استخدمت وكالة Texty خوارزميتين مختلفتين لعمل تحقيق Leprosy of the Land "جذام الأرض".

 فبعد أن سمحت لهم الخوارزمية الأولى بتقسيم مقاطع من صور الأقمار الصناعية للغابات الأوكرانية إلى مقاطع فرعية موحدة بصريًا، احتاجوا إلى خوارزمية ثانية يمكنها تحديد مقاطع صور الأقمار الصناعية الأكثر تشابهًا مع أمثلة الصور الحالية لتعدين الكهرمان. ما احتاجوا إليه هو ما يُسمَّى بـ "المُصنِّف المُخصَّص".

image44_2.png

استخدام الأمثلة المُصنَّفة للتعلم

image36_2.png

المُصنِّف المُخصَّص هو نوع من نماذج التعلم الآلي التي يمكنك نشرها عندما تتطلب منك حالة الاستخدام تطبيق تصنيفات مُحدَّدة مُسبقًا لتصنيف مجموعة بيانات الصور التي تريد فحصها.

 في حالتنا، هذه التصنيفات المُحدَّدة مُسبقًا بسيطة: "نعم: تتضمن هذه الصورة عناصر مرئية متسقة مع الأنماط التي تُظهر عادةً نشاطا لتعدين الكهرمان" و "لا: لا تتضمن هذه الصورة عناصر مرئية تشير إلى وجود نشاط لتعدين الكهرمان".

Google Cloud AutoML Vision تمكننا من القيام بذلك. سوف نتعلم كيفية استخدامها للقيام بالتعلم تحت الإشراف، وهذا يعني أننا سنقوم بتدريب نموذج التعلم الآلي لتطبيق التصنيفات المناسبة بـ "نعم" و"لا" على مجموعة بيانات الصور التي سنقوم بتغذيته بها.

image36_2.png

اختيار الخوارزمية

image16_3.png

كما قال جيريمي ميريل (Jeremy Merrill) الذي يعمل في مشروع Quartz AI Studio في دورة Crash Course in Classifying Text with Machine Learning التي قدَّمها: "لتحقيق أهدافك كصحفي - لا يهم كثيرًا الخوارزمية التي تختارها، طالما أنك تختار خوارزمية تعمل بالشكل الصحيح."


AutoML Vision ليست الأداة الوحيدة التي يمكننا استخدامها لتحقيق هدفنا المنشود. في الواقع، إنها لم تكن الخوارزمية التي استخدمها وكالة Texty أثناء إجراء التحقيق. السبب في استخدامنا لأداة AutoML Vision في هذه الدورة هو سهولة استخدامها: حيث إنها لا تحتاج إلى أي مهارات تتعلق بالترميز لتعلُّم طريقة عملها ولتدريب نموذج عالي الأداء على بياناتك.


إذا كانت لديك بالفعل مهارات في الترميز "التشفير" وترغب في التعمق أكثر، فقم بإلقاء نظرة على fast.ai's Practical Deep Learning for Coders.

image16_3.png

إعداد حساب جوجل كلاود الخاص بك

لاستخدام AutoML Vision، يجب عليك التسجيل للحصول على حساب جوجل كلاود sign up for a Google Cloud account. عند التسجيل، سيتم منحك رصيد 300 دولار لبدء تجاربك. كل تمرين في تدريب نموذج التعلم الآلي، مثل ذلك الذي سنقوم به في هذه الدورة، تكلفته حوالي 20 دولارًا. اتبع هذا الدليل "خطوة بخطوة":


انقر على "Try for Free جرِّب مجانًا" ضمن "Get Started with Google Cloud Platform البدء في استخدام جوجل كلاود" واتبع التعليمات لإنشاء حسابك.


بعد إنشاء الحساب، افتح قائمة التنقل على الجانب الأيسر من الصفحة وانتقل إلى الأسفل تمامًا للعثور على "Vision" في قسم "Artificial Intelligence الذكاء الاصطناعي". انقر فوق "Dashboard لوحة المعلومات".


لقد وصلت الآن إلى مساحة العمل الخاصة بك، والتي تعرض أدوات Google Cloud "Vision"، ومن بينها الأداة التي سنستخدمها: "Image Classification تصنيف الصور". انقر فوق "Datasets مجموعات البيانات" في قائمة التنقل على الجانب الأيسر.


وبعد ذلك، انقر فوق "Enable AutoML API". قد تستغرق العملية بضع ثوان. ثم، انقر فوق "Get Started البدء".


عند تلك اللحظة، ستشاهد شاشة فارغة في الغالب لأنك لم تقم بتحديث أي مجموعة بيانات بعد. وهذا ما سنفعله في الدرس التالي.

الانتقال إلى الجزء التالي

image18_2.png

أنت الآن جاهز لاستخدام أداة AutoML Vision. في بقية الدورة، سنتعلم كيفية استخدامها لتحقيق النتيجة المرجوة: تدريب نموذج التعلم الآلي للتعرف على التعدين غير القانوني للكهرمان.

 وكالتا Texty وJournalismAI شريكتان في تقديم هذه الدورة. وبفضل هذه الشراكة، سنتمكن من استخدام عينة من صور الأقمار الصناعية الفعلية التي استخدمتها وكالة Texty أثناء إجراء تحقيق Leprosy of the Land"جذام الأرض".

قبل الانتقال إلى الجزء التالي، تأكد من التحقق من AI and machine learning products "منتجات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي" الأخرى التي تقدمها Google Cloud، ومن بينها اللغة الطبيعية (Natural Language) والترجمة (Translation) وتحويل الكلام إلى نص وتحويل النص إلى كلام (Speech-to-Text and Text-to-Speech) وغير ذلك الكثير.

image18_2.png
تهانينا. لقد أنهيت الدرس. Google Cloud AutoML Vision in progress
Recommended for you
ما هو تقييمك لهذا الدرس؟
ستساعدنا ملاحظاتك في تحسين الدروس بشكل مستمر.
حفظ النتائج وتتبُّع مستوى التقدّم
By leaving this page you will lose all progress on your current lesson. Are you sure you want to continue and lose your progress?