معجم الذكاء الاصطناعي

مجموعة البيانات المتوازنة

balanced dataset

مجموعة بيانات تتوزع فيها الفئات بشكل متساوٍ تقريباً.

البيانات الضخمة

big data

مجموعات بيانات بالغة الضخامة يتعذر تحليلها بالبرمجيات التقليدية.

اليقين / عدم اليقين

certainty/uncertainty

اليقين: صفة كون الأمر صحيحاً بشكل موثوق، ويرتبط بالتعامل مع كيانات حتمية تماماً ومؤكدة. عدم اليقين: غياب اليقين ويعبر عن مواقف تشمل معلومات ناقصة أو غير كاملة؛ توجد مصادر عدة لعدم اليقين في نظام الذكاء الاصطناعي منها التباين والضوضاء في قيم البيانات ونقص عينة البيانات المجمعة من المجال.

الهلوسة (الاختلاق)

confabulation (also known as hallucination)

حالة تولّد فيها أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية استجابات غير دقيقة أو خاطئة قد تبدو مقنعة للمستخدم، كاختلاق معلومات تاريخية أو سير ذاتية خاطئة، وهي ناتج توقع إحصائي أو تكرار لبيانات التدريب أو أنماطها.

القيود

constraint

شروط يجب أن يلتزم بها النموذج كمنطقة زمنية معينة في السمة.

المدونة اللغوية

corpus (corpora)

مجموعة نصوص كبيرة متجانسة تستخدم لتدريب النماذج اللغوية.

وضع العلامات على البيانات

data annotation

وسم البيانات بملصقات قيمية لتصلح للتدريب الموجه.

انحراف البيانات

data drift

تغير توزيع بيانات الإنتاج مقارنة بما رأه النموذج أثناء التدريب.

نقطة البيانات

data point

مثال واحد أو معاينة موصوفة بميزاتها.

البيانات الوكيلة

data proxy

بيانات تقريبية تحل محل بيانات لا يجوز استخدامها مباشرة.

أخذ عينات البيانات

data sampling

اختيار مجموعة فرعية ممثلة من البيانات لأغراض التدريب أو التحليل.

حماية البيانات

data shielding

تقنيات تقيد ماذا يمكن اشتقاقه من بيانات يملكها طرف ثالث.

تتبّع البيانات

data traceability

القدرة على توثيق مصدر البيانات وتحوّلاتها عبر خط الأنابيب.

تنظيم مجموعات البيانات

dataset curation

عملية صيانة مجموعات البيانات وتوثيقها والتحقق من جودتها.

إدارة مجموعات البيانات

dataset management

فعل يُنجَز بتوفير التقنيات المناسبة لإنشاء البيانات ومجموعات البيانات وجمعها وتخزينها وصيانتها ونشرها.

بنية مجموعة البيانات

dataset structure

التنظيم الداخلي للبيانات كأعمدة وفئات وتوزيعات.

مجموعات البيانات

datasets

تعتمد بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات لاستنتاج الآليات المنطقية الفاعلة في إنتاج النواتج؛ وتتكون مجموعات البيانات من أمثلة ملائمة للمهمة (كأزواج المدخلات والملصقات في مهام التصنيف)، وتُقسم غالبًا إلى ثلاثة أجزاء لمطابقة مراحل التطوير: مجموعة التدريب المستخدمة للتعلم وملاءمة البارامترات القابلة للتعلم، ومجموعتا التحقق والاختبار.

التحول المجالي

domain shift

تغير توزيع بيانات الاختبار عن توزيع بيانات التدريب.

الوسم المفضِّل

favorable label

وسم تقابل قيمته نتيجةً تقدّم ميزةً لمستلمها؛ وعكسه الوسم غير المفضِّل.

الآلية الغاوسية

gaussian mechanism

بدائية خوارزمية للخصوصية التفاضلية تضيف ضوضاء عشوائية مأخوذة من التوزيع الغاوسي إلى مخرج استعلام ما.

الذكاء الاصطناعي العام والنماذج التأسيسية

general purpose ai (gpai)/foundational models

تسمى أيضًا نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، وهي مُدرَّبة على كمية هائلة من البيانات (عمومًا بيانات غير موسومة وباستخدام التعلم الذاتي الإشراف على نطاق واسع)، ويمكن تكييفها (مثلًا بالضبط الدقيق) لمجموعة واسعة من المهام النهائية.

المدخل

input

بيانات ترد من مصدر خارجي.

قيد الوسوم

label limit

قدرة يكون فيها المهاجم غير قادر على التحكم في وسوم عينات التدريب في التعلم الخاضع للإشراف.

انزياح الوسوم

label shift

تغير في توزيع الوسوم p(y) مع بقاء التوزيعات المشروطة بالصفوف p(x|y) دون تغيير؛ أي أن توزيع ثمَّ يعادل توزيع اختبار للوسوم المشروطة بالصفوف.

آلية لابلاس

laplace mechanism

لبنة خوارزمية أساسية للخصوصية التفاضلية تضيف ضجيجًا عشوائيًا مأخوذًا من توزيع لابلاس إلى مخرج الاستعلام.

استدلال العضوية

membership inference

بالنظر إلى نموذج تعلم آلي وسجل، تحديد ما إذا كان السجل قد استُخدم جزءًا من مجموعة تدريب النموذج أم لا.

التعلّم الفوري/التعلّم الدفعي

online (machine) learning/batch learning

تقنية تعلّم آلي تصبح فيها البيانات متاحة بترتيب متتابع وتُستخدم لتحديث معلّمات النموذج عند كل خطوة تدريب (عينة واحدة في كل مرة)، على عكس تقنيات التعلّم الدفعي التي تستخدم مجموعة التدريب كاملة أو دفعات منها لتحديث معلّمات النموذج عند كل خطوة تدريب.

التكافئ (بت التكافئ)

parity

بتّ (بتات) تُستخدم لتحديد ما إذا كانت كتلة بيانات قد تغيرت. مبرر: استُبدل المصطلح بمصطلح «بت التكافئ».

خوارزمية المعالجة المسبقة

pre-processing algorithm

خوارزمية لتخفيف الانحياز تُطبق على بيانات التدريب.

التحليل التنبؤي

predictive analysis

تنظيم تحليلات البيانات المهيكلة وغير المهيكلة بغرض الاستدلال والربط، بما يوفر قدرة تنبؤية مفيدة للحالات أو البيانات الجديدة.

الدرجة (Score)

score

قيمة متصلة مخرجة من مصنِّف. تطبيق عتبة على الدرجة ينتج عنه تسمية متوقعة.

البيانات المهيكلة

structured data

بيانات لها نموذج بيانات محدد مسبقاً أو منظمة بطريقة محددة مسبقاً.

بيانات الاختبار

test data

بيانات تُستخدم للتحقق من أداء النموذج.

استخراج بيانات التدريب

training data extraction

قدرة المهاجم على استخراج بيانات تدريب نموذج توليدي عبر تحفيز النموذج بمدخلات محددة.

البيانات غير المهيكلة

unstructured data

بيانات ليست لها بنية أو نموذج بيانات محدد مسبقاً وغير منظمة بطريقة محددة مسبقاً.

ضغط المواضع

Compressing Locations

عملية آلية ضغط المواضع لتهيئة البيانات للتدريب.

تقسيم البيانات غير المهيكلة

Data Splitting for Unstructured Data

عملية منهجية تقسيم البيانات غير المهيكلة بما يجعلها جاهزة وأكثر دقة للتدريب والتقييم.

تنظيف البيانات المتجهية

Data Cleaning for Vector Data

عملية منهجية تنظيف البيانات المتجهية بما يجعلها جاهزة وأكثر دقة للتدريب والتقييم.

توزيع الصور

Sharding Images

عملية آلية توزيع الصور لتهيئة البيانات للتدريب.

ترميز البيانات المتجهية

Data Encoding for Vector Data

عملية منهجية ترميز البيانات المتجهية بما يجعلها جاهزة وأكثر دقة للتدريب والتقييم.