معجم الذكاء الاصطناعي

الدالة الهدفية

objective

مقياس تحاول خوارزميتك تحسينه.

الاستدلال غير المتصل

offline inference

عملية توليد النموذج حزمةً من التنبؤات ثم تخزينها (حفظها) في الذاكرة المؤقتة (cache). يمكن للتطبيقات بعد ذلك الوصول إلى التنبؤ المستنتَج من الذاكرة المؤقتة بدلًا من إعادة تشغيل النموذج.

التعلم من مثال واحد

one-shot learning

منهج في التعلم الآلي يُستخدم كثيرًا في تصنيف الأجسام، صُمم لتعلّم نموذج تصنيف فعّال من مثال تدريبي وحيد.

واحد مقابل الكل (One-vs-All)

one-vs.-all

في مسألة تصنيف من N فئة، حل يتكون من N نموذج تصنيف ثنائي منفصل، نموذج واحد لكل نتيجة ممكنة. بالنسبة لنموذج يصنّف الأمثلة إلى حيوان أو نبات أو معدن، فإن حل واحد مقابل الكل يوفر نماذج التصنيف الثنائي المنفصلة الثلاثة التالية:

الاستدلال الفوري

online inference

توليد التنبؤات عند الطلب؛ فعندما يمرر تطبيق مدخلات إلى نموذج ويطلب تنبؤاً، يجيب نظام الاستدلال الفوري بتشغيل النموذج وإرجاع التنبؤ للتطبيق.

أوبتاكس (Optax)

optax

مكتبة لمعالجة التدرجات والتحسين تُستخدم مع JAX. تسهّل Optax البحث العلمي عبر توفير لبنات بناء يمكن إعادة دمجها بطرق مخصصة لتحسين النماذج البارامترية مثل الشبكات العصبية العميقة.

المُحسِّن

optimizer

تنفيذ محدد لخوارزمية الانحدار التدرجي؛ من المحسِّنات الشائعة النزول التدرجي العشوائي (SGD) وآدم (Adam).

القيم الشاذة

outliers

قيم بعيدة عن معظم القيم الأخرى. في تعلّم الآلة، يُعد أي مما يلي قيمة شاذة:

نموذج المسارات اللغوي (PaLM)

palm

اختصار لـ Pathways Language Model (نموذج اللغة المساري).

خادم المعلّمات

parameter server (ps)

مهمة (job) تتعقّب معلّمات النموذج في بيئة موزعة.

استراتيجية التقسيم

partitioning strategy

الخوارزمية التي تُقسَّم بموجبها المتغيرات على خوادم المعلّمات.

نموذج Pathways اللغوي (PaLM)

pathways language model (palm)

نموذج أقدم يُعد سلفاً لنماذج Gemini.

الأداء

performance

نتيجة قابلة للقياس؛ قد تتعلق بحقائق كمية أو نوعية، وبإدارة الأنشطة أو العمليات أو المنتجات (بما فيها الخدمات) أو الأنظمة أو المؤسسات.

الحيرة

perplexity

أحد مقاييس مدى إنجاز النموذج لمهمته؛ فلو كانت مهمتك قراءة الأحرف الأولى من كلمة يكتبها مستخدم على لوحة مفاتيح هاتف وتقديم قائمة كلمات مكتملة محتملة، فإن الحيرة P لهذه المهمة تقارب تقريبًا عدد التخمينات التي يجب تقديمها حتى تتضمن قائمتك الكلمة الفعلية التي يحاول المستخدم كتابتها.

خط الأنابيب

pipeline

البنية التحتية المحيطة بخوارزمية تعلّم الآلة. يشمل خط الأنابيب جمع البيانات، ووضعها في ملفات بيانات التدريب، وتدريب نموذج واحد أو أكثر، وتصدير النماذج إلى بيئة الإنتاج.

خطوط الأنابيب (Pipelining)

pipelining

شكل من أشكال توازي النماذج يُقسَّم فيه معالجة النموذج إلى مراحل متتالية تُنفَّذ كل مرحلة على جهاز مختلف؛ وبينما تعالج إحدى المراحل دفعة ما، يمكن للمرحلة السابقة العمل على الدفعة التالية.

نموذج اللغة المُدرَّب مسبقًا (PLM)

plm

اختصار لـ pre-trained language model (نموذج اللغة المُدرَّب مسبقًا).

الشرط المائل

oblique condition

في شجرة القرار، شرط يتضمن أكثر من ميزة واحدة؛ فإذا كان كل من الارتفاع والعرض ميزتين، فإن الشرط الذي يجمع بينهما شرط مائل.

دون اتصال

offline

مرادف لـ«ثابت».

أونلاين

online

مرادف لـ ديناميكي، أي التعلم الذي يُحدَّث فيه النموذج أثناء ورود بيانات جديدة.

التقييم خارج العينة (OOB)

out-of-bag evaluation (oob evaluation)

آلية لتقييم جودة الغابة العشوائية (decision forest) باختبار كل شجرة قرار مقابل الأمثلة التي لم تُستخدم في تدريب تلك الشجرة.

المعلمة

parameter

الأوزان والانحيازات التي يتعلمها النموذج أثناء التدريب.

تحديث المعاملات

parameter update

عملية تعديل معاملات النموذج أثناء التدريب، عادةً خلال تكرار واحد من الانحدار التدرجي.

المشتقة الجزئية

partial derivative

مشتقة يُعتبر فيها جميع المتغيرات ثوابت ما عدا متغيراً واحداً.

الملاحظة

observe

مرحلة في حلقة العوامل يفحص فيها الوكيل أو يقيّم جانباً من جوانب تقدمه؛ فمثلاً قد ينفّذ اختبارات على الكود المولَّد في مرحلة الفعل.

انحياز تجانس المجموعة الخارجية

out-group homogeneity bias

الميل إلى النظر إلى أفراد المجموعة الخارجية على أنهم أكثر تشابهًا من أفراد المجموعة الداخلية عند مقارنة المواقف والقيم والسمات الشخصية وغيرها؛ فالمجموعة الداخلية هم من تتفاعل معهم بانتظام، والخارجية من لا تتفاعل معهم كذلك.

التخطيط ثم الحل

plan-and-solve

استراتيجية وكيلية يضع فيها النموذج مسودة خطة صريحة متعددة الخطوات قبل محاولة تنفيذ أي إجراءات.

الترميز الأحادي

one-hot encoding

تمثيل البيانات الفئوية بمتجه تكون فيه قيمة عنصر واحد تساوي 1 وبقية القيم أصفاراً، حيث يمثل كل عنصر فئة من الفئات.

الإفراط في أخذ العينات

oversampling

إعادة استخدام أمثلة الصنف الأقل تمثيلاً في مجموعة بيانات غير متوازنة الصفوف لإنشاء مجموعة تدريب أكثر توازناً.

البيانات المعبأة

packed data

أسلوب لتخزين البيانات بطريقة أكثر كفاءة.

إجابة واحدة صحيحة (ORA)

one right answer (ora)

مطال له استجابة صحيحة واحدة.

العملية

operation (op)

في TensorFlow، أي إجراء ينشئ موترًا أو يعالجه أو يدمره؛ فمثلًا ضرب المصفوفات عملية تأخذ موترين كمدخلين وتُنتج موترًا واحدًا كمخرج.

بانداس (pandas)

pandas

واجهة برمجة تطبيقات لتحليل البيانات مبنية على numpy وموجهة نحو الأعمدة؛ تدعم العديد من أطر التعلم الآلي، بما فيها TensorFlow، هياكل بيانات pandas كمدخلات.

Pax

pax

إطار برمجي مصمم لتدريب نماذج الشبكات العصبية الواسعة النطاق التي تبلغ من الضخامة حد امتدادها عبر عدة شرائح مسرعات TPU أو مجموعات منها.

البيرسيبترون

perceptron

نظام (سواء أكان عتادًا أم برمجيات) يأخذ قيمة إدخال واحدة أو أكثر، وينفّذ دالة على المجموع المرجح للمدخلات، ويحسب قيمة مخرج واحدة. في تعلّم الآلة، تكون الدالة عادةً غير خطية، مثل ReLU أو السيجمويد أو tanh. يعتمد البيرسيبترون التالي على دالة السيجمويد لمعالجة ثلاث قيم إدخال:

دالة pjit

pjit

دالة في JAX تقسم الكود ليعمل عبر شرائح معالجات متعددة؛ إذ تُمرَّر لها دالة فتعيد دالة ذات دلالات مكافئة لكنها مُجمَّعة في حساب XLA يُنفَّذ عبر أجهزة متعددة (مثل وحدات GPU أو أنوية TPU).

الضبط الفعّال في استهلاك البارامترات

parameter-efficient tuning

مجموعة تقنيات لضبط نموذج لغوي كبير مُدرَّب مسبقًا بكفاءة أعلى من الضبط الكامل؛ إذ تضبط عادةً بارامترات أقل بكثير، مع إنتاج نموذج لغوي كبير يقدم أداءً مساويًا (أو شبه مساوٍ) لنموذج الضبط الكامل.

انحياز المشاركة

participation bias

مرادف لانحياز عدم الاستجابة؛ انظر انحياز الاختيار.

النجاح عند k (pass@k)

pass at k (pass@k)

مقياس لتحديد جودة الكود (مثل كود بايثون) الذي يولّده نموذج لغوي كبير؛ وبشكل أدق يبيّن احتمال أن تجتاز كتلة كود مولّدة واحدة على الأقل من أصل k كتلة جميع اختبارات الوحدة الخاصة بها.

أهمية المتغيرات بالتقليب

permutation variable importances

نوع من أهمية المتغيرات يقيس الزيادة في خطأ التنبؤ للنموذج بعد إعادة خلط قيم الميزة، وهو مقياس مستقل عن النموذج.