مجموعات البيانات#

توفر مجموعات بيانات Ultralytics Platform حلاً مبسطاً لإدارة بيانات التدريب الخاصة بك. بعد الرفع، يقوم النظام بمعالجة الصور، والتسميات، والإحصاءات تلقائياً.

تكون مجموعة البيانات جاهزة للتدريب بمجرد اكتمال المعالجة واحتوائها على صورة واحدة على الأقل في التقسيم train، وصورة واحدة على الأقل في أي من التقسيمين val أو test، وصورة واحدة مصنفة على الأقل. يعرض رأس مجموعة البيانات شارة Ready عند استيفاء الشروط الثلاثة كلها، وشارة Not Ready بخلاف ذلك — انقر على الشارة لمعرفة الشرط المفقود تحديداً.

تحميل مجموعة بيانات#

تقبل Ultralytics Platform تنسيقات تحميل متعددة لتوفير المرونة.

التنسيقات المدعومة#

دعم ترميز الفيديو#

لا يكفي امتداد الملف وحده: فقد يفشل الفيديو إذا تعذر فك ترميزه أثناء المعالجة.

ffmpeg -i input.mov \
  -c:v libx264 -pix_fmt yuv420p \
  -c:a aac -movflags +faststart \
  output.mp4

إعداد مجموعة البيانات الخاصة بك#

تدعم المنصة Ultralytics YOLO، وCOCO، وUltralytics NDJSON، والتحميلات الخام (غير المُعَلَّمة):

my-dataset/
├── images/
│   ├── train/
│   │   ├── img001.jpg
│   │   └── img002.jpg
│   └── val/
│       ├── img003.jpg
│       └── img004.jpg
├── labels/
│   ├── train/
│   │   ├── img001.txt
│   │   └── img002.txt
│   └── val/
│       ├── img003.txt
│       └── img004.txt
└── data.yaml

# data.yaml
path: .
train: images/train
val: images/val

names:
    0: person
    1: car
    2: dog

إذا كانت التسميات تشير إلى معرفات الفئات ولكن لم يتم توفير أسماء الفئات، يقوم Platform بتوليد أسماء عنصر نائب كثيفة (class0، وclass1، …) يمكنك إعادة تسميتها لاحقاً في Classes tab.

للحصول على تفاصيل التنسيق الخاصة بالمهمة، راجع supported tasks وDatasets Overview.

عملية التحميل#

لإنشاء مجموعة بيانات:

1. انتقل إلى Annotate في الشريط الجانبي
2. انقر على New Dataset
3. اختر علامة تبويب مصدر البيانات (راجع Data Sources أدناه)
4. أضف اسمًا — يتم اشتقاق رابط الURL تلقائياً ويمكن تعديله — بالإضافة إلى وصف اختياري
5. حدد نوع المهمة (راجع supported tasks)، وترخيصاً اختيارياً (راجع available licenses)، ومستوى الظهور (عام أو خاص)
6. انقر على Create & Upload للملفات المحلية، أو Create & Import لرابط أو مصدر متصل، أو Create Dataset للبدء بمجموعة فارغة

لإضافة ملفات إلى مجموعة بيانات موجودة، افتح صفحة مجموعة البيانات الخاصة بها إما بسحب الملفات إلى معرض الصور أو النقر فوق أيقونة التحميل في رأس الصفحة. تفتح أيقونة التحميل أداة اختيار الملفات الأصلية لمتصفحك مباشرة لأن مهمة مجموعة البيانات محدودة بالفعل.

مصادر البيانات#

يوفر مربع الحوار New Dataset أربعة مصادر:

قبل أن يبدأ الرفع#

يتحقق Platform من صحة ملفاتك في المتصفح قبل رفع أي شيء، بحيث تظهر المشاكل الشائعة فوراً بدلاً من الظهور بعد عملية نقل طويلة. يتم فحص الأرشيفات بحثاً عن التلف، أو الخلو من البيانات، أو الحماية بكلمة مرور، أو أخطاء بناء جملة YAML، ويتم سرد الملفات كبيرة الحجم بالاسم.

قد تظهر بعد ذلك حوارات محتملة:

بعد الرفع، يعالج النظام بياناتك تلقائياً:

graph LR
    A[Upload]:::start --> B[Validate]:::proc
    B --> C[Normalize]:::proc
    C --> D[Thumbnail]:::proc
    D --> E[Parse Labels]:::proc
    E --> F[Statistics]:::out

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

1. التحقق من الصحة: فحوصات التنسيق والحجم
2. التطبيع (Normalization): تغيير حجم الصور الكبيرة (بحد أقصى 4096 بكسل، وأقل بعد 28 بكسل)، توسيع الصور ذات التدرج الرمادي لتصبح RGB، تسطيح الشفافية على خلفية بيضاء، وتطبيق اتجاه EXIF
3. الصور المصغرة: تم إنشاء معاينات WebP بدقة 256 بكسل
4. تحليل التسميات (Label Parsing): استخراج تسميات YOLO، وCOCO، وNDJSON
5. الإحصائيات: تم حساب توزيعات الفئات وأبعاد الصور

from ultralytics.data.utils import check_det_dataset

check_det_dataset("path/to/data.yaml")

تصفح الصور#

عرض صور مجموعة البيانات الخاصة بك في تخطيطات متعددة.

افتح لوحة Clustering من شريط أدوات المعرض لاستكشاف مجموعة بياناتك كـ مخطط انتشار ثنائي الأبعاد تفاعلي.

الفرز والتصفية#

يمكن فرز الصور وتصفيتها للتصفح الفعال:

عارض ملء الشاشة#

انقر فوق أي صورة لفتح عارض ملء الشاشة مع:

• التنقل: مفاتيح الأسهم أو معاينات الصور المصغرة للتصفح
• Image information: مراجعة خصائص المنصة المُنشأة، والبيانات الوصفية المخصصة، والبيانات الوصفية المضمنة للملفات مثل EXIF
• البيانات الوصفية المخصصة: يمكن للمالكين والمحررين إضافة أو استبدال كائن JSON، بما في ذلك القيم المتداخلة حتى 500,000 حرف متسلسل والمفاتيح ذات المستوى الأعلى حتى 128 حرفاً
• التوسيمات: تبديل ظهور تراكب التوسيم
• تفصيل الفئات: عدد التوسيمات لكل فئة مع مؤشرات الألوان
• Annotate: عندما تكون لديك صلاحية التعديل، تصبح عناصر تحكم التعليقات التوضيحية نشطة فور فتح عارض ملء الشاشة على سطح المكتب
• تنزيل: تنزيل ملف الصورة الأصلي
• حذف: حذف الصورة من مجموعة البيانات
• Zoom: Cmd/Ctrl+Scroll، أو Cmd/Ctrl++، أو Cmd/Ctrl+= للتكبير، وCmd/Ctrl+- للتصغير
• Reset view: Cmd/Ctrl + 0 أو زر إعادة التعيين لملاءمة الصورة مع العارض
• Pan: اضغط مع الاستمرار على Space واسحب لتحريك لوحة الرسم عند التكبير
• عرض البكسل: تبديل العرض المنقط (pixelated) للفحص الدقيق

التصفية حسب التقسيم (Split)#

تصفية الصور حسب تقسيم مجموعة البيانات الخاص بها:

التجميع (Clustering)#

تقوم لوحة Clustering بعرض مجموعة بياناتك في مخطط انتشار ثنائي الأبعاد تفاعلي حيث تقع الصور المتشابهة بصرياً بالقرب من بعضها البعض. استخدمها لإظهار المجموعات، ورصد التكرارات والقيم المتطرفة، وفحص كيفية توزيع التقسيمات أو الفئات عبر بياناتك - دون مغادرة المعرض. افتحها من أيقونة مخطط الانتشار في شريط أدوات المعرض في أي صفحة مجموعة بيانات.

تشغيل التحليل#

بدء التحليل:

1. افتح مجموعة بيانات وانقر على أيقونة المخطط المبعثر في شريط أدوات المعرض
2. انقر على Analyze Dataset
3. انتظر حتى ينتهي شريط التقدم — تظهر النتائج في نفس اللوحة

يتم تشغيل التحليل في الخلفية على مرحلتين، Computing embeddings وClustering، وقد يستغرق بضع دقائق اعتماداً على حجم مجموعة البيانات الخاصة بك. يمكنك إغلاق اللوحة أو مغادرة الصفحة والعودة لاحقاً.

التصور (Visualization)#

بجرد اكتمال التحليل، تظهر في اللوحة لوحة انتشار ثنائية الأبعاد لجميع الصور التي تم تحليلها مع مفتاح دلالي وعداد نقاط. تعمل مرشحات المعرض (التقسيم، الفئة، المصنفة/غير المصنفة) على تعتيم النقاط خارج الفلتر حتى تتمكن من التركيز على التقسيم الفرعي الذي يهمك — ثم يُظهر العداد visible / total points.

التلوين حسب (Color By)#

قم بتغيير طريقة تظليل نقاط البيانات باستخدام القائمة المنسدلة Color by في شريط أدوات اللوحة. قم بالتبديل بين أوضاع العرض في أي وقت - يعيد المخطط تلوين نفسه على الفور حتى تتمكن من معرفة كيفية توزيع التقسيمات أو الفئات أو خصائص الصور عبر مجموعاتك:

تحديد لاسو (Lasso Selection)#

ارسم تحديداً حراً حول منطقة لتسليط الضوء على النقاط في المخطط. يتم تصفية المعرض وصولاً إلى الصور المتطابقة، بحيث يمكنك فحصها، أو إعادة تسميتها، أو نقلها، أو حذفها باستخدام image operations المعتادة.

التحريك والتكبير#

تنقل في مخططات الانتشار الكبيرة مباشرة من الماوس لوحة المفاتيح، أو باستخدام أزرار التكبير في أسفل يسار المخطط:

إعادة التحليل#

إذا تغيرت مجموعة البيانات الخاصة بك بعد التحليل — وصول صور جديدة، أو عدم تطابق العدد الذي تم تحليله مع مجموعة البيانات بعد الآن — يظهر زر Re-analyze في أعلى اللوحة للمالكين والمحررين.

انقر فوق Re-analyze لإعادة حساب التضمينات والإسقاط ثنائي الأبعاد من الصفر.

تبويبات مجموعة البيانات#

يمكن أن تعرض كل صفحة مجموعة بيانات ما يصل إلى ست تبويبات، اعتماداً على حالة مجموعة البيانات وصلاحياتك:

تبويب الصور (Images)#

العرض الافتراضي الذي يظهر معرض الصور مع تراكبات التوسيم. يدعم أوضاع عرض الشبكة والمدمج والجدول. قم بسحب وإفلات الملفات هنا لإضافة المزيد من الصور.

تبويب الفئات (Classes)#

يظهر هذا التبويب عندما تحتوي مجموعة البيانات على صور.

إدارة فئات التوسيم لمجموعة بياناتك:

• مخطط تكراري للفئات (Class histogram): مخطط عمودي يوضح عدد التعليقات التوضيحية لكل فئة، مرتبة حسب التكرار، مع مفتاح تبديل للمقياس الخطي/اللوغاريتمي
• جدول الفئات (Class table): جدول قابل للفرز والبحث يحتوي على الفهرس، والاسم، وعدد التعليقات التوضيحية، وعدد الصور
• تحرير أسماء الفئات: انقر على أي اسم فئة لإعادة تسميته مباشرة
• تحرير ألوان الفئات: انقر على عينة اللون لتغيير لون الفئة
• إضافة فئة جديدة: استخدم حقل الإدخال في الأسفل لإضافة فئات
• دمج الفئات (Merge classes): حدد صفين أو أكثر وانقر فوق Merge into one
• حذف الفئات (Delete classes): حدد صفاً واحداً أو أكثر وانقر فوق Delete

دمج الفئات#

يعمل الدمج على توحيد التسميات المكررة أو المتداخلة — على سبيل المثال طي car، وautomobile، وvehicle في فئة واحدة:

1. حدد فئتين أو أكثر باستخدام خانات اختيار الصفوف
2. انقر فوق Merge into one في رأس الجدول، أو انقر بزر الماوس الأيمن فوق التحديد
3. اختر أي من الفئات المحددة هي الهدف (target) الذي ستندمج فيه الفئات الأخرى
4. تأكيد

يتم إعادة تعيين كل تعليق توضيحي ينتمي إلى فئات المصدر إلى فئة الهدف، ويتم إزالة فئات المصدر. لا يتم حذف أي تعليقات توضيحية، لذلك يظل العدد الإجمالي للتعليقات التوضيحية لمجموعة البيانات دون تغيير.

حذف الفئات#

1. حدد فئتين أو أكثر باستخدام خانات اختيار الصفوف
2. انقر فوق Delete في رأس الجدول، أو انقر بزر الماوس الأيمن فوق التحديد
3. تأكيد

يؤدي حذف الفئة إلى إزالة الفئة وجميع التعليقات التوضيحية الخاصة بها. بالنسبة لمجموعات بيانات التصنيف، تتم إزالة التسميات ولكن تظل الصور كما هي، وتصبح غير مصنفة.

علامة تبويب المخططات#

يظهر هذا التبويب عندما تحتوي مجموعة البيانات على صور.

إحصائيات تلقائية يتم حسابها من مجموعة بياناتك:

تظهر المخططات بهذا الترتيب، ويتم حذف كل مخطط عندما لا تحتوي مجموعة البيانات على بيانات له — مجموعة بيانات الصور الخام لا تظهر أي مخططات تعليقات توضيحية، ويظهر Points per Instance فقط لبيانات التجزئة والوضع (segment and pose):

علامة تبويب النماذج#

اعرض جميع النماذج التي تم تدريبها على مجموعة البيانات هذه في جدول قابل للبحث:

علامة تبويب الأخطاء#

تظهر علامة التبويب هذه فقط عندما يفشل ملف واحد أو أكثر في المعالجة.

الصور التي فشلت في المعالجة مدرجة هنا مع:

• شريط الأخطاء: إجمالي عدد الصور الفاشلة وإرشادات
• جدول الأخطاء: اسم الملف، وصف الخطأ سهل الفهم، تلميحات الإصلاح، وصورة مصغرة للمعاينة
• تشمل الأخطاء الشائعة الملفات التالفة، والتنسيقات غير المدعومة، والصور الصغيرة جداً (أقل من 28 بكسل)، وأنماط الألوان غير المدعومة

علامة تبويب الإصدارات#

قم بإنشاء لقطات NDJSON غير قابلة للتغيير من مجموعة بياناتك لتدريب قابل للتكرار. يلتقط كل إصدار أعداد الصور، وأعداد الفئات، وأعداد التعليقات التوضيحية، وحجم الملف في وقت الإنشاء.

لإنشاء إصدار:

1. افتح علامة التبويب الإصدارات
2. اختيارياً، أدخل وصفاً (على سبيل المثال، "إضافة 500 صورة تدريب" أو "تصحيح فئات مصنفة بشكل خاطئ")
3. انقر فوق إصدار جديد (New Version)
4. يظهر الإصدار الجديد في الجدول

يتم ترقيم كل إصدار بشكل تسلسلي (v1، v2، v3...) وهو غير قابل للتغيير — لا يمكن تعديل الإصدارات أو إزالتها، بل يمكن تغيير أوصافها فقط. استخدم إجراءات الصف لتنزيل أو استعادة أي إصدار في أي وقت.

تصدير مجموعة البيانات#

قم بتصدير مجموعة بياناتك للاستخدام دون اتصال عبر تنزيل NDJSON من رأس مجموعة البيانات أو علامة تبويب الإصدارات.

للتصدير:

1. انقر على زر تنزيل (أيقونة التنزيل) في رأس مجموعة البيانات
2. قم بتنزيل لقطة NDJSON الحالية مباشرة
3. استخدم علامة التبويب الإصدارات عندما تريد لقطة مرقمة غير قابلة للتغيير يمكنك إعادة تنزيلها لاحقاً

يخزن تنسيق NDJSON كائن JSON واحداً لكل سطر. يحتوي السطر الأول على البيانات الوصفية لمجموعة البيانات، متبوعاً بسطر واحد لكل صورة:

{"type": "dataset", "task": "detect", "name": "my-dataset", "description": "...", "bytes": 12345678, "url": "https://platform.ultralytics.com/...", "class_names": {"0": "person", "1": "car"}, "version": 1, "created_at": "2026-01-15T10:00:00Z", "updated_at": "2026-02-20T14:30:00Z"}
{"type": "image", "file": "img001.jpg", "url": "https://...", "width": 640, "height": 480, "split": "train", "metadata": {"location": {"site": "factory-1"}, "reviewed": true}, "annotations": {"boxes": [[0, 0.5, 0.5, 0.2, 0.3]]}}
{"type": "image", "file": "img002.jpg", "url": "https://...", "width": 1280, "height": 720, "split": "val"}

يتم الاحتفاظ بالكائن الاختياري على مستوى الصورة metadata عند استيراد ملف NDJSON إلى Platform. يمكنك فحص أو تعديل ذلك من لوحة معلومات الصورة بملء الشاشة. لعمليات الرفع الآلي للأرشيفات، يقبل Ingest Dataset Data API مسار الخريطة المكافئ imageMetadata.

تحمل مجموعات بيانات الوضع (Pose datasets) أيضاً حقلاً kpt_shape في سطر رأس مجموعة البيانات، يتم استنتاجه من التعليقات التوضيحية عندما لا يتم تعيينه مسبقاً.

راجع Ultralytics NDJSON format documentation للمواصفات الكاملة.

عمليات الصور#

إجراءات سريعة#

انقر بزر الماوس الأيمن على أي صورة في عرض الشبكة أو المدمج للوصول إلى الإجراءات السريعة:

نقل جماعي إلى تقسيم#

إعادة تعيين الصور المحددة إلى تقسيم مختلف داخل نفس مجموعة البيانات:

1. التبديل إلى عرض الجدول
2. تحديد الصور باستخدام خانات الاختيار
3. النقر بزر الماوس الأيمن لفتح قائمة السياق
4. اختر Move to split > Train، أو Validation، أو Test

يمكنك أيضاً سحب وإفلات الصور على علامات تبويب مرشح التقسيم في عرض الشبكة. إذا كان نقل الصورة سيتعارض مع صورة متطابقة موجودة بالفعل في التقسيم المستهدف، يسأل Platform عما إذا كنت تريد التخطي، أو الاحتفاظ بكليهما، أو الاستبدال.

إعادة توزيع التقسيم#

إعادة توزيع جميع الصور عبر تقسيمات التدريب والتحقق والاختبار باستخدام نسب مخصصة:

1. انقر فوق شريط التقسيم في شريط أدوات مجموعة البيانات لفتح مربع حوار إعادة توزيع التقسيمات
2. ضبط نسب التقسيم باستخدام أي من الطرق أدناه
3. مراجعة معاينة عدد الصور الحية للتأكد من التوزيع
4. انقر فوق تطبيق لإعادة تعيين جميع الصور عشوائياً وفقاً للنسب المئوية الخاصة بك

يوفر مربع الحوار ثلاث طرق لتحديد نسب التقسيم المستهدفة:

تظهر معاينة حية بالضبط عدد الصور التي ستصل إلى كل تقسيم قبل التطبيق.

حذف جماعي#

حذف صور متعددة دفعة واحدة:

1. تحديد الصور في عرض الجدول
2. انقر بزر الماوس الأيمن واختر Delete، أو اضغط على Cmd/Ctrl+Delete
3. تأكيد الحذف

معرف الموارد الموحد (URI) لمجموعة البيانات#

قم بالإشارة إلى مجموعات بيانات المنصة باستخدام تنسيق URI ul:// (راجع Using Platform Datasets):

ul://username/datasets/dataset-slug

يمكنك أيضاً لصق عنوان URL لمجموعة بيانات أو نموذج مباشرة (على سبيل المثال https://platform.ultralytics.com/username/datasets/dataset-slug)؛ تتم إعادة كتابته تلقائياً إلى URI ul://. يؤدي تمرير قائمة بمجموعات البيانات إلى ضبط نموذج أساسي واحد عبر كل منها على التوالي، على سبيل المثال model.train(data=["ul://username/datasets/a", "ul://username/datasets/b"]).

استخدم هذا URI لتدريب النماذج من أي مكان:

export ULTRALYTICS_API_KEY="YOUR_API_KEY"
yolo train model=yolo26n.pt data=ul://username/datasets/my-dataset epochs=100

التراخيص المتاحة#

تدعم المنصة التراخيص التالية لمجموعات البيانات:

إعدادات الرؤية#

تحكم في من يمكنه رؤية مجموعة البيانات الخاصة بك:

يتم تعيين الرؤية عند إنشاء مجموعة بيانات في مربع حوار New Dataset باستخدام مفتاح تبديل. مجموعات البيانات العامة مرئية على صفحة Explore.

تحرير مجموعة البيانات#

يتم تحرير البيانات الوصفية لمجموعة البيانات ضمنياً مباشرة على صفحة مجموعة البيانات — لا حاجة لمربع حوار:

• الاسم: انقر فوق اسم مجموعة البيانات لتعديله. يتم حفظ التغييرات تلقائياً عند فقدان التركيز أو باستخدام Enter. تقتصر الأسماء على 100 حرف.
• الوصف: انقر فوق الوصف (أو عنصر النائب "إضافة وصف...") لتعديله. يتم حفظ التغييرات تلقائياً. يقتصر الوصف على 1,000 حرف.
• نوع المهمة: انقر على شارة المهمة لاختيار نوع مهمة مختلف.
• الترخيص: انقر على محدد الترخيص لتغيير ترخيص مجموعة البيانات.
• الأيقونة: انقر فوق أيقونة مجموعة البيانات لتحميل صورتك الخاصة، أو ترقية إحدى صور مجموعة البيانات نفسها لتكون الأيقونة، أو اختيار حرف ولون.

البيانات الوصفية المخصصة#

افتح المزيد من الإجراءات وحدد معلومات لمراجعة قسمين:

• بيانات Ultralytics الوصفية: تفاصيل المنصة للقراءة فقط مثل معرف مجموعة البيانات، والمالك، والمهمة، تعداد الصور والتعليقات التوضيحية، ومنطقة التخزين، والطوابع الزمنية
• البيانات الوصفية المخصصة: كائن JSON الخاص بك الخاص بمصدر البيانات، ظروف التقاط الصور، معرفات العملاء، الحوكمة، أو البيانات السياقية الأخرى

يمكن لمشاهدي مساحة العمل فحص البيانات الوصفية، بينما يمكن للأعضاء الذين لديهم حق الوصول للتعديل استبدال كائن البيانات الوصفية المخصصة. يقتصر كائن البيانات الوصفية المتسلسل على 500,000 حرف، ويقتصر كل مفتاح في المستوى الأعلى على 128 حرفاً. احفظ كائناً فارغاً ({}) لمسح البيانات الوصفية المخصصة.

استنساخ مجموعة البيانات#

عند عرض مجموعة بيانات عامة لا تملكها، انقر فوق Clone Dataset لفتح مربع حوار الاستنساخ. راجع مساحة العمل الوجهة، والاسم، والرؤية، والترخيص، ثم أكد الاستنساخ. تتضمن النسخة جميع الصور، والتعليقات التوضيحية، وتעريفات الفئات. تظل مجموعات البيانات المصدر العامة عامة بشكل افتراضي في مساعات العمل التي تكون رؤيتها الافتراضية عامة؛ تفتقر استنساخ مساحات عمل Enterprise افتراضياً لتكون خاصة. إذا كان لمجموعة البيانات الأصلية ترخيص copyleft، فإن النسخة ترثه ويتم قفل محدد الترخيص.

يتم إعادة تسمية المعرف المستهدف (slug) تلقائياً إذا كان مأخوذاً بالفعل، ويتطلب الاستنساخ مساحة تخزين متبقية كافية لاحتواء النسخة.

التمييز بنجمة والمشاركة#

• التمييز بنجمة: انقر فوق زر النجمة لإضافة مجموعة بيانات إلى المفضلة. عدد النجمات مرئي لجميع المستخدمين.
• مشاركة: بالنسبة لمجموعات البيانات العامة، انقر فوق زر المشاركة لنسخ رابط، أو الحصول على مقتطف تضمين، أو المشاركة على منصات التواصل الاجتماعي.

حذف مجموعة بيانات#

حذف مجموعة بيانات لم تعد بحاجة إليها:

1. افتح المزيد من الإجراءات (زر …) في رأس مجموعة البيانات
2. اختر حذف مجموعة البيانات
3. أكد في مربع الحوار: "سيؤدي هذا إلى نقل [name] إلى سلة المهملات. يمكنك استعادتها في غضون 30 يوماً."

تحتوي القائمة نفسها على خيار المعلومات، الذي يفتح مربع حوار البيانات الوصفية الموضح في البيانات الوصفية المخصصة، وخيار الحديث، الذي يعيد قراءة مجموعة البيانات من الخادم.

التدريب على مجموعة بيانات#

ابدأ التدريب مباشرة من مجموعة البيانات الخاصة بك:

1. انقر فوق New Model في صفحة مجموعة البيانات
2. اختر مشروعاً أو أنشئ مشروعاً جديداً
3. تكوين معلمات التدريب
4. بدء التدريب

graph LR
    A[Dataset]:::start --> B[New Model]:::proc
    B --> C[Select Project]:::proc
    C --> D[Configure]:::proc
    D --> E[Start Training]:::out

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

راجع Cloud Training للتفاصيل.

الأسئلة الشائعة#