معجم الذكاء الاصطناعي

توزيع الشرائح

Data Sharding

توزيع مجموعة البيانات على عقد متعددة في شرائح مستقلة، فيُدرَّب كل عامل على شريحته وتقل أزمنة الوصول مقابل عمليات تنسيق إضافية.

موازنة المهام

Task Balancing

توزيع أعباء المهام على العقد بحيث يتقارب زمن إنجازها ولا يبقى عامل خاملًا بينما يتكدس العمل على غيره.

مراقبة العقد

Node Monitoring

مراقبة مستمرة لصحة كل عقدة ومستوى حملها وذاكرتها وأدائها الشبكي، للكشف المبكر عن التلف أو البطء وإعادة موازنة العمل.

دورات التحديث

Update Rounds

الجولات المتكررة في التعلم الاتحادي حيث يرسل العملاء تحديثاتهم ويجمعها الخادم في نموذج مشترك، ويُقاس التقدم بعددها.

التغذية العكسية المحلية

Local Backpropagation

حساب تدرجات النموذج محليًا عند كل عميل على بياناته الخاصة دون مشاركة البيانات الخام، ثم يُرسل التدرّج أو الوزن المحدث فقط.

توازن العملاء

Client Balancing

ضبط مشاركة العملاء وأوزانهم في التعلم الاتحادي بحيث لا يهيمن عميل كثير البيانات أو قليلها على النموذج المشترك.

العينات المحلية

Local Samples

البيانات التي تبقى عند العميل المحلي وتُستخدم لتدريب تحديثه المحلي دون أن تغادر جهازه، وهي أساس خصوصية التعلم الاتحادي.

التوثيق الاتحادي

Federated Logging

تسجيل تفاصيل التجارب الاتحادية على الطرف من تحديثات وأخطاء ومقاييس محلية، دون تسريب بيانات خام، لتشخيص النظام بدقة.

المراقبة الاتحادية

Federated Monitoring

متابعة أداء التعلم الاتحادي وصحة العملاء وتقدم التقارب من طرف الخادم، مع إبقاء البيانات الحساسة في أجهزة العملاء.

كشف الشذوذ

Anomaly Detection

كشف الملاحظات أو الأحداث النادرة المخالفة للنمط المتوقع في البيانات، كالاحتيال أو التسلل أو الخلل التقني، والتنبيه إليها في حينها.

جدولة الدفعات

Batch Scheduling

تجدولة دفعات التدريب عبر العملاء أو العقد الاتحادية لتوزيع الحِمل وتنظيم التوالي وتقليل زمن التدريب الكلي.

تقارب الاتحاد

Federated Convergence

بلوغ النموذج الاتحادي حالة مستقرة تتقارب فيها تحديثاته بعد كل جولة، فيُعد التدريب مكتملًا بالجودة المطلوبة.

الاستعادة الاتحادية

Federated Recovery

إعادة دمج عميل تعطل أو تخلف عن جولة سابقة دون إفساد النموذج، وإصلاح تسلسل تحديثاته بسلاسة.

تجمع الموارد

Resource Pooling

تجميع موارد الحوسبة المتاحة من معالجات وذاكرات ومسرعات في تجمع موحد يُخصص عند الطلب، فتُستغل الطاقة القصوى ويتراوح الاستخدام بمرونة.

العزل متعدد المستأجرين

Multi-Tenant Isolation

عزل بيانات وحِمل كل مستأجر في خدمة مشتركة بحيث لا يطّلع بعضهم على بعض ولا يؤثر أداء أحدهم على بقية المستأجرين.

حد المعدل

Rate Limiting

تقييد عدد الطلبات المسموح بها لكل مستخدم أو خدمة خلال وحدة زمن، لوقاية النظام من الإغراق وتوزيع الموارد بعدل.

فحص الصحة

Health Checking

فحوص دورية تتحقق من استجابة كل نسخة خدمة وأدائها وسلامة عملها، فتُكتشف النسخ المعطوبة فورًا وتُخرج من التوزيع.

توفر الخدمة

Service Availability

نسبة الوقت الذي تكون فيه الخدمة جاهزة للإجابة خلال فترة زمنية معينة، ويُعبَّر عنها عادةً بنسب من قبيل 99.9% فما فوق.

التكرار الاحتياطي

Redundancy

توفير نسخ موازية مكررة من خدمة حاسمة بحيث تعوض إحداها عن تعطل الأخرى، فيرتفع التوفر ويقل خطر نقطة الفشل الواحدة.

تجاوز الفشل

Failover

تحويل حركة الطلبات تلقائيًا إلى نسخة احتياطية جاهزة عند فشل النسخة الأساسية، فيستمر المستخدم دون انقطاع محسوس.

التوزيع الجغرافي

Geographic Distribution

نشر نسخ الخدمة عبر مراكز بيانات متباعدة جغرافيًا لتقريب الخدمة من المستخدمين وتخفيف أثر انقطاع منطقة واحدة.

بروتوكول الاتصال

Communication Protocol

مجموعة قواعد محددة تتفق عليها مكونات النظام لتبادل الرسائل والتنسيق والتحقق، فتضمن عملًا متناغمًا ومترابطًا بين الخدمات.

استيعاب البيانات

Data Ingestion

استقبال البيانات من مصادر خارجية متنوعة وتحويلها إلى صيغة موحدة وتخزينها الأولي في مسار البيانات، بشكل آلي أو بجدولة زمنية.

تحويل البيانات

Data Transformation

تحويل البيانات الخام من شكلها الأصلي إلى شكل ملائم للتحليل أو التدريب من تنظيف وإعادة تنسيق وحساب ميزات وتخزين بنيوي.

تخزين البيانات

Data Storage

استبقاء البيانات في مخزن منظم ومهيّأ للمعالجة والاسترجاع، مع موازنة بين كلفة التخزين وسرعة الوصول واشتراطات الأمان.

استرجاع البيانات

Data Retrieval

استخراج البيانات المطلوبة من المخزن وفق معايير محددة بسرعة ودقة، وتهيئتها للاستخدام الفوري في التحليل أو العرض.

تقسيم البيانات الموزّع

Data Partitioning

توزيع مجموعة بيانات كبيرة على أقسام مترابطة تبعًا لمعايير منطقية أو زمنية، لتسهيل الوصول والمعالجة المتوازية دون فقدان الترابط بينها.

دورة حياة البيانات

Data Lifecycle

مراحل حياة البيانات من الاستحواذ والتنقية والتخزين والاستخدام والأرشفة إلى الإتلاف النهائي، مع ضوابط تتبع في كل مرحلة.

النسخ الاحتياطي للبيانات

Data Backup

إنشاء نسخ من البيانات على فترات منتظمة وفي مواقع منفصلة، لاستعادتها عند التلف أو فقدان النسخة الرئيسية دون خسارة دائمة.

أرشفة البيانات

Data Archiving

نقل البيانات القديمة غير النشطة إلى تخزين منخفض الكلفة مع بقاء إمكان وصول منظم إليها، تلبيةً لمتطلبات الامتثال دون إبطاء الأنظمة النشطة.

البيانات الاصطناعية الصوتية

Synthetic Speech Data

بيانات كلام مولّدة اصطناعيًا بأصوات ولهجات متغيرة، لإثراء تدريب أنظمة الكلام دون الاعتماد كليًا على تسجيلات بشرية مكلفة.

البيانات الاصطناعية الفيديو

Synthetic Video Data

مقاطع فيديو مولّدة بنمذجة مشاهد وسلوكيات في بيئات محاكاة، لتدريب الرؤية الحاسوبية على مواقف نادرة أو خطيرة يصعب الحصول عليها حقيقيًا.

تنقية الاصطناع

Synthetic Refinement

تحسين البيانات المُولَّدة بتحويرات وضبط لرفع واقعيتها وتباينها، فيرتفع أثرها في تدريب نماذج أكثر متانة.

تحقق الاصطناع

Synthetic Validation

التحقق من جودة البيانات الاصطناعية ومطابقتها للتوزيع الحقيقي قبل استخدامها في التدريب، تفاديًا لانحياز قد تنقلها بيانات مولدة.

تسمية الاصطناع

Synthetic Labeling

إنتاج البيانات الاصطناعية أو تسميتها آليًا بالاستناد إلى معرفة التوليد نفسها، لتوفير تسميات نظيفة دون يَدٍ بشرية مكلفة.

إحصاءات الاصطناع

Synthetic Statistics

قياس خصائص البيانات المولدة من توزيع وتباين وارتباطات ومقارنتها بإحصاءات البيانات الحقيقية لضمان تماثل صفاتها قبل الاعتماد عليها.

أخذ العينات الاصطناعي

Synthetic Sampling

توليد عينات اصطناعية مستهدفة لمواقف معينة أو نادرة، أو لمعالجة توازن المجموعات المتوازنة، وفق توزيع مرغوب فيه.

الترميز الاصطناعي

Synthetic Encoding

ترميز البيانات الحقيقية أو مدّها بطرائق اصطناعية كالتحوير أو المزج، لرفع تنوع التدريب دون تكرار للبيانات الأصلية.

مزج العينات

Sample Mixing

دمج أمثلة تدريب متعددة أو مزج خصائصها لإنتاج أمثلة جديدة أبسط، يحسن الاستمرارية والتعميم ويُعد أساس تقنيات من قبيل mixup.

حقن الضوضاء

Noise Injection

إضافة ضجيج عشوائي إلى المدخلات أو الأوزان أثناء التدريب، لرفع متانة النموذج ومنع التحفيظ والاعتماد المفرط على تفاصيل غير جوهرية.