يعمل على أتمتة بحث نماذج التعلم العميق وضبط المعلمات الفائقة باستخدام واجهة تعتمد على Keras.
اعثر على بنيات الشبكات العصبية والمعلمات الفائقة المثلى باستخدام واجهات برمجة تطبيقات Python عالية المستوى.
AutoKeras هي مكتبة تعلم ماشية أتمتية مبنية على Keras و TensorFlow. تقوم بأتمتة البحث في البنية العصبية وضبط المعلمات الفائقة لمهام مثل تصنيف الصور. يجب عليك استخدامها إذا كنت تريد العثور على بنيات تعلم عميق عالية الأداء دون الحاجة إلى التجربة والخطأ يدوياً.
توفر المكتبة تقديرات عالية المستوى مثل ImageClassifier التي تشغل عمليات بحث آلية عن البنية العصبية في الخلفية. وهي تبحث عبر طوبولوجيا الشبكات وتكوينات المعلمات الفائقة لتحديد نموذج لمجموعة البيانات الخاصة بك. تعمل النماذج الناتجة بشكل أصلي على بيئات تنفيذ TensorFlow و Keras.
تتناسب مع علماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي الذين يرغبون في أتمتة اختيار نماذج التعلم العميق في Python. وهي أقل ملاءمة للممارسين الذين يحتاجون إلى بنيات شبكات عصبية مخصصة للغاية أو تحكم دقيق في كل طبقة أثناء التدريب.
يبحث عن بنيات نماذج التعلم العميق المثلى لمجموعة البيانات الخاصة بك.
يوفر تجريدات بسيطة مثل ImageClassifier لتدريب النماذج في بضعة أسطر من الكود.
يبنى مباشرة فوق Keras و TensorFlow لتوافق النظام البيئي الأصلي.
AutoKeras مجاني تماماً بموجب ترخيص Apache-2.0. التكلفة الأساسية المتضمنة هي طاقة الموارد الحسابية واستضافة وحدة معالجة الرسومات (GPU) اللازمة لإجراء عمليات البحث الآلي عن البنية.
873 وظيفة مفتوحة عن بعد في تدريب الذكاء الاصطناعي، آخر تحديث ١٥ نوفمبر ٢٠٢٦؛ أجر معظمها $20–$170 في الساعة. منها 2 وظائف تطلب متحدثين بالعربية. يعرضها ذكائي مجانًا، والتقديم يتم على منصة جهة التوظيف.
أدوات الذكاء الاصطناعي المُراجَعة هذه تؤدي المهمة فوراً — من دليلنا المُقيَّم.
بينما يمكنك تشغيل AutoKeras على وحدة معالجة مركبة (CPU)، فإن البحث الآلي عن البنية العصبية كثيف الحوسبة ويتطلب عملياً وحدة معالجة رسومات لأوقات تدريب معقولة.
يتطلب AutoKeras الإصدار Python 3.7 أو أحدث و TensorFlow 2.8.0 أو أحدث.
شاهد Zekai أولاً في جوجل