معجم الذكاء الاصطناعي
5,046 مصطلحًا مُفسَّرًا بالعربي في الذكاء الاصطناعي
عرض 1,921-1,960 من 5,046 نتيجة — صفحة 49 / 127
التقييم والشرح (4)
عدم توافق مقاييس الإنصاف
incompatibility of fairness metrics
فكرة أن بعض مفاهيم الإنصاف غير متوافقة فيما بينها ولا يمكن تحقيقها في آن واحد؛ ونتيجة لذلك لا يوجد مقياس عالمي موحّد للإنصاف يصلح لجميع مسائل التعلم الآلي.
الإنصاف الفردي
individual fairness
مقياس إنصاف يتحقق مما إذا كان الأفراد المتشابهون يُصنَّفون تصنيفاً متشابهاً؛ فقد ترغب مؤسسة مثلاً في ضمان أن طالبين بحصولهما على الدرجات نفسها ونتائج الاختبارات الموحدة نفسها تتساوى فرصهما في القبول.
التقاطع على الاتحاد
intersection over union (iou)
تقاطع مجموعتين مقسوم على اتحادهما؛ ويُستخدم في مهام كشف الأجسام في الصور لقياس دقة الصندوق المحيط الذي يتنبأ به النموذج مقارنةً بالصندوق المحيط المرجعي.
التقاطع على الاتحاد (IoU)
iou
اختصار لـ intersection over union (التقاطع على الاتحاد).
المحفّزات والاستراتيجيات (2)
التعلم داخل السياق
in-context learning
مرادف للتحفيز بأمثلة قليلة (few-shot prompting).
الضبط بالتوجيهات
instruction tuning
شكل من أشكال الضبط الدقيق يحسّن قدرة نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي على اتباع التعليمات. يتضمن الضبط بالتوجيهات تدريب النموذج على سلسلة من المطالبات التوجيهية، التي تغطي عادةً مجموعة واسعة من المهام.
المصطلحات الأساسية (9)
المستقلة والمتطابقة التوزيع (I.I.D)
independently and identically distributed (i.i.d)
بيانات مأخوذة من توزيع لا يتغير، وتكون كل قيمة مأخوذة غير معتمدة على القيم المأخوذة سابقًا. تُعد خاصية الاستقلال والتطابق في التوزيع «الغاز المثالي» لتعلّم الآلة، أي إنها بناء رياضي مفيد لكنه تقريبًا لا يوجد حرفيًا في العالم الحقيقي. قد يكون توزيع زوار صفحة ويب مستقلاً ومتطابقًا في التوزيع خلال نافذة زمنية قصيرة؛ أي إن التوزيع لا يتغير خلال تلك الفترة.
الانحياز داخل المجموعة
in-group bias
إظهار التحيز لجماعة الفرد الخاصة أو لخصائصه. إذا كان المختبرون أو المقيمون من أصدقاء مطوّر تعلّم الآلة أو من عائلته أو زملائه، فقد يُبطل الانحياز داخل المجموعة اختبار المنتج أو مجموعة البيانات.
مولِّد الإدخال
input generator
آلية تُحمَّل البيانات من خلالها إلى الشبكة العصبية.
التحقق المتقاطع المطوي K
k-fold cross validation
خوارزمية للتنبؤ بقدرة النموذج على التعميم إلى بيانات جديدة. يشير حرف K في التحقق المطوي إلى عدد المجموعات المتساوية التي تُقسَّم إليها أمثلة مجموعة البيانات؛ أي إنك تدرّب النموذج وتختبره K من المرات.
ك-وسيط (K-median)
k-median
خوارزمية تجميع وثيقة الصلة بخوارزمية ك-وسائل (k-means)؛ ويتمثل الفرق العملي بينهما في أن ك-وسيط تستخدم الوسيط لتمثيل مركز العنقود بدلاً من المتوسط، ما يجعلها أقل حساسية للقيم المتطرفة.
تسوية L0
l0 regularization
نوع من التسوية يفرض عقوبة على العدد الإجمالي للأوزان غير الصفرية في النموذج.
خسارة L1
l1 loss
دالة خسارة تحسب القيمة المطلقة للفرق بين قيم الملصقات الفعلية والقيم التي يتنبأ بها النموذج.
خسارة L2
l2 loss
دالة خسارة تحسب مربع الفرق بين قيم التسميات الفعلية والقيم التي يتنبأ بها النموذج. إليك حساب خسارة L2 لمجموعة من خمسة أمثلة:
انحدار المربعات الصغرى
least squares regression
نموذج انحدار خطي يُدرَّب بتقليل خسارة L2.
الاستدلال والتفكير (4)
مسار الاستدلال
inference path
في شجرة القرار، المسار الذي يسلكه مثال معيّن أثناء الاستدلال من الجذر عبر الشروط الأخرى حتى ينتهي عند الورقة.
كسب المعلومات
information gain
في الغابات الحاسمة، الفرق بين انتروبيا عقدة والمجموع الموزون (بعدد الأمثلة) لانتروبيا عقدها الفرعية؛ وانتروبيا العقدة هي انتروبيا الأمثلة التي تحتويها.
شرط الانتماء للمجموعة
in-set condition
في شجرة القرار، شرط يفحص وجود عنصر واحد ضمن مجموعة من العناصر.
الورقة
leaf
أي نقطة نهاية في شجرة قرار. على عكس الشرط (condition)، لا تُجري الورقة أي اختبار.
خوارزميات التعلم والإحصاء (2)
المثيل
instance
كيان منفصل ومحدود له هوية ذاتية ثابتة وفريدة، وهو حدوث فردي لنوع معين.
التكرار
iteration
تحديث واحد لبارامترات النموذج (أوزانه وانحيازاته) أثناء التدريب؛ ويحدد حجم الدفعة عدد الأمثلة التي يعالجها النموذج في التكرار الواحد.
الأخلاقيات والأمان (1)
اتفاق المقيمين
inter-rater agreement
قياس لمدى اتفاق المقيمين البشريين عند أداء مهمة ما؛ فإذا اختلفوا فقد يتطلب الأمر تحسين تعليمات المهمة.
البيانات والاسترجاع (4)
مصفوفة العناصر
item matrix
في أنظمة التوصية، مصفوفة من متجهات التضمين يولّدها تحليل المصفوفات وتمثل إشارات كامنة حول كل عنصر؛ يحمل كل صف من المصفوفة قيمة ميزة كامنة واحدة لجميع العناصر.
آلات المتجهات الداعمة بالنوى (KSVM)
kernel support vector machines (ksvms)
خوارزمية تصنيف تسعى إلى تعظيم الهامش بين الصنفين الموجب والسالب عبر إسقاط متجهات بيانات الإدخال إلى فضاء ذي أبعاد أعلى.
مثال موسوم
labeled example
مثال يحتوي على ميزة واحدة أو أكثر مع وسم.
تسرب الملصق
label leakage
عيب في تصميم النموذج تكون فيه ميزة ما وكيلًا عن الملصق؛ فمثلًا لو نظرنا إلى نموذج تصنيف ثنائي يتنبأ بما إذا كان عميل محتمل سيشتري منتجًا معينًا وكانت إحدى ميزاته قيمة منطقية اسمها SpokeToCustomerAgent.
الرؤية والكلام (4)
العناصر
items
في نظام التوصية، الكيانات التي يوصي بها النظام.
النقاط المفتاحية
keypoints
إحداثيات ملامح معينة في صورة؛ ففي نموذج يميز أنواع الأزهار قد تكون النقاط المفتاحية مركز كل بتلة والساق والمتك ونحو ذلك.
الوسم
label
علامة أو وصف أو وسم يميّز ويحدد هوية البيانات الخام (صور أو ملفات نصية أو فيديوهات وغيرها) ويوفر سياقاً يتمكن منه نظام الذكاء الاصطناعي من التعلم.
النقاط المرجعية
landmarks
مرادف لمصطلح النقاط الرئيسية (keypoints).
التقنيات والبنية التحتية (3)
جاكس (JAX)
jax
مكتبة حوسبة مصفوفات تدمج XLA (الجبر الخطي المتسارع) مع الاشتقاق التلقائي من أجل الحوسبة العددية عالية الأداء. توفر JAX واجهة برمجة تطبيقات بسيطة وقوية لكتابة كود عددي متسارع مع تحويلات قابلة للتكوين.
كيراس (Keras)
keras
واجهة برمجة تطبيقات شهيرة للتعلم الآلي بلغة بايثون، تعمل على عدة أطر للتعلم العميق منها TensorFlow حيث تتوفر باسم tf.keras.
واجهة الطبقات (في TensorFlow)
layers api (tf.layers)
واجهة برمجية من TensorFlow لبناء شبكة عصبية عميقة بوصفها تركيبًا من الطبقات؛ وتتيح بناء أنواع مختلفة من الطبقات.
بنية النماذج والتحسين (3)
لامدا (λ)
lambda
مرادف لمعدل التنظيم (regularization rate).
الفضاء الكامن
latent space
مرادف لفضاء التضمين (embedding space).
طبقة
layer
مجموعة من الخلايا العصبية في شبكة عصبية.
معالجة اللغات الطبيعية (3)
لامدا (LaMDA)
lamda (language model for dialogue applications)
نموذج لغوي كبير مبني على Transformer طوّرته جوجل ودُرّب على مجموعة بيانات حوارية كبيرة، ويمكنه توليد استجابات حوارية واقعية.
النموذج اللغوي
language model
وصف تقريبي يلتقط الأنماط والانتظامات الموجودة في اللغة الطبيعية، ويُستخدم لتكوين افتراضات حول أجزاء لغة لم تُرَ سابقًا.
نموذج اللغة الكبير
large language model
على أقل تقدير، نموذج لغوي بعدد كبير جدًا من المعلّمات. وبشكل غير رسمي، أي نموذج لغوي قائم على المحولات (Transformer)، مثل جيميناي (Gemini) أو GPT.
الوكلاء والبروتوكولات (1)
أداة قابلية تفسير التعلم (LIT)
learning interpretability tool (lit)
أداة مرئية تفاعلية لفهم النماذج وتصوير البيانات.