0 تصويتات
في تصنيف تعليم بواسطة (128ألف نقاط)

يمكن للآلة أن تتعلم استخراج الأنماط والرؤى من كميات البيانات الكبيرة دون الإشراف عليها في البداية ثم بعد ذلك يكتسب النموذج قدرة جديدة وتصبح البيانات هي ما يوجه النموذج إلى النتائج والرؤى الأحدث.: 

لكل الباحثين عن إجابة السؤال: يمكن للآلة أن تتعلم استخراج الأنماط والرؤى من كميات البيانات الكبيرة دون الإشراف عليها في البداية ثم بعد ذلك يكتسب النموذج قدرة جديدة وتصبح البيانات هي ما يوجه النموذج إلى النتائج والرؤى الأحدث بيت العلم، يعتبر هذا السؤال أحد الأسئلة المهمة الذي يتم تكرارها في واجبات منصة مدرستي و الواجبات المدرسية المنزلية والاختبارات.

يمكن للآلة أن تتعلم استخراج الأنماط والرؤى من كميات البيانات الكبيرة دون الإشراف عليها في البداية ثم بعد ذلك يكتسب النموذج قدرة جديدة وتصبح البيانات هي ما يوجه النموذج إلى النتائج والرؤى الأحدث.

نؤفر لكم في موقع "الأفـق" التعليمي الحلول والإجابات النموذجية المعتمدة من قبل وزارة التعليم لجميع المواد التعليمية ولكافة المراحل التعليمية، ونعرضها لكم بأسلوب سهل ومختصر. وإليكم الإجابة النموذجية للسؤال التالي:

يمكن للآلة أن تتعلم استخراج الأنماط والرؤى من كميات البيانات الكبيرة دون الإشراف عليها في البداية ثم بعد ذلك يكتسب النموذج قدرة جديدة وتصبح البيانات هي ما يوجه النموذج إلى النتائج والرؤى الأحدث. ؟ 

والإجابة الصحيحة هي:

خطأ، الجملة خاطئة. 

نعم، بالتأكيد يمكن للآلة أن تتعلم استخراج الأنماط والرؤى من كميات البيانات الكبيرة دون الإشراف عليها في البداية. هذا النوع من التعلم يعرف بالتعلم بدون إشراف أو Unsupervised Learning في مجال الذكاء الاصطناعي. في هذه الحالة، يتم تعريف النموذج بدون توجيه أو تعليم مباشر من خلال البيانات المعروفة مسبقاً.

في مرحلة ثانية، عندما يكتسب النموذج قدرة جديدة، فإنه يمكنه استخدام هذه القدرة لتوجيهه نحو البيانات الجديدة والرؤى الأحدث. وبفضل البيانات الجديدة، يمكن للنموذج تطوير فهم أعمق واستنتاجات أكثر تفصيلاً وتقديم نتائج ورؤى أكثر دقة وشمولية.

هذا النوع من التعلم يستخدم عادة في مجالات مثل تجميع المعلومات، واكتشاف الأنماط، وتحليل البيانات الكبيرة، وتجميع الأخبار والمقالات، وتجميع الصور، وتجميع المستخدمين في مواقع التواصل الاجتماعي، والتعرف على الكلام، والتصنيف التلقائي للمستندات، واكتشاف العلاقات بين العناصر، وغيرها من التطبيقات التي تتطلب استخراج الأنماط والرؤى من البيانات بطريقة دقيقة وفعالة.

1 إجابة واحدة

0 تصويتات
بواسطة (128ألف نقاط)
 
أفضل إجابة
يمكن للآلة أن تتعلم استخراج الأنماط والرؤى من كميات البيانات الكبيرة دون الإشراف عليها في البداية ثم بعد ذلك يكتسب النموذج قدرة جديدة وتصبح البيانات هي ما يوجه النموذج إلى النتائج والرؤى الأحدث.

اسئلة متعلقة

مرحبًا بك في موقع الافق، لمعرفة الإجابات والحلول لكل أسئلتك واستفساراتك، حيث يمكنك طرح الأسئلة من خلال زر طرح سؤال وانتظار الإجابة عليها من قبل إدارة الموقع أو من قبل المستخدمين الآخرين مع إمكانية الإجابة على أسئلة الغير.

التصنيفات

...