معجم الذكاء الاصطناعي

هندسة الميزات الآلية

Automated Feature Engineering

الإنشاء التلقائي للميزات المستخلصة من البيانات وفق عمليات متنوعة، فيكتشف النموذج أو الخبير الآلي التحويلات الأنسب دون هندسة يدوية مرهقة.

البحث المعماري العصبي

Neural Architecture Search

بحث آلي في بنية الشبكات العصبية: معاينة قِوىً وسيع وأشكال طبقات، ثم بناء البنية الأعلى جودة للمهمة على البيانات المطلوبة.

اختيار الخوارزمية

Algorithm Selection

اختيار الخوارزمية الأنسب لمهمة وبيانات محددة، بتقييم تجريبي وحكمة مكتسبة، فيختص بمقدار الجهد والاتساق عن التجربة اليدوية لكل خوارزمية.

التحقق الآلي

Automated Validation

التحقق الآلي من النماذج والميزات بمنهجيات تقييم موحدة كالتحقق المتقاطع، فيُختار النموذج الأفضل وتبقى النتائج قابلة لإعادة الإنتاج والثقة.

التجميع الآلي للنماذج

Automated Ensembling

التجميع الآلي نماذج متعددة متنوعة في مجموعة تنبؤات مرجحة أو متكاملة، فيرتفع الأداء الكلي وتقل أهمية أي نموذج منفرد، بضبط تلقائي للأوزان.

التجريب المتوازي

Parallel Experimentation

إجراء تجارب ضبط متوازية على موارد حوسبة متعددة في آن واحد وطيور مسار البحث، فيُستكشف فضاء المعاملات أسرع مما لو جُمِدت تعاقبًا.

ميزانية البحث

Search Budget

ميزانية محدودة لحساب البحث في إعادة التحسين (زمن أو جولات أو موارد)، تغلق البحث عند الإنفاد ويُراعى اقتناؤها في تخطيط عرض الفضاء.

الإيقاف المبكر

Early Stopping

إيقاف تدريب مبكرًا حين يتوقف التحسن أو يفوق النموذج على التحقق، فيوفر زمنًا ويرفع من الإفراط بالتدريب، وميزة أساسية في جداول الضبط.

البحث في بنية الشبكة

Neural Architecture Search (NAS)

البحث الآلي عن أفضل البنى المعمارية لمهمة.

التعلم الفوقي

Meta-Learning

تعلم النموذج كيف يتعلم؛ أي تكييفه السريع على مهام جديدة.

المعلّم الآلي التلقائي

AutoGluon / AutoKeras

منصات تبني وتدرب وتحقق نموذجًا كاملًا بلا تدخل يدوي.

اختيار النموذج الآلي

Auto Model Selection

مقارنة خوارزميات متعددة تلقائيًا واختيار الأفضل وفق المعيار.

التكيّف

adaptation

عملية ضبط نموذج مدرّب مسبقاً على بيانات مهمة جديدة، مرادفة للضبط الدقيق.

الضبط بالمطالبات الناعمة

soft prompt tuning

أسلوب لضبط نموذج لغوي كبير لمهمة معيّنة دون ضبط دقيق مكلف للموارد؛ فبدلاً من إعادة تدريب جميع أوزان النموذج، يضبط هذا الأسلوب المطالَ تلقائياً لتحقيق الهدف نفسه.

الأتمتة

automation

تنفيذ المهام تلقائياً وفق قواعد محددة مسبقاً دون تدخل بشري مستمر.

التلقين الذاتي بدورة مغلقة

Self-Driving ML as automation team

أداة أتمتة تعلم آلي التلقين الذاتي بدورة مغلقة لتبسيط بناء النماذج.

ضبط المعاملا الفائقة في منصة واحدة

Hyperparameter Tuning as automation team

أداة أتمتة تعلم آلي ضبط المعاملا الفائقة في منصة واحدة لتبسيط بناء النماذج.

التسريع الآلي كفريق أتمتة

Auto Acceleration as automation team

أداة أتمتة تعلم آلي التسريع الآلي كفريق أتمتة لتبسيط بناء النماذج.

التحسين المتقدم بأنشطة مبسطة

Advanced Tuning as automation team

أداة أتمتة تعلم آلي التحسين المتقدم بأنشطة مبسطة لتبسيط بناء النماذج.

الاكتشاف الآلي بكل الوسائل

Auto Exploration as automation team

أداة أتمتة تعلم آلي الاكتشاف الآلي بكل الوسائل لتبسيط بناء النماذج.

تقييم الأتمتة لغير المتخصصين

Automated Evaluation as automation team

أداة أتمتة تعلم آلي تقييم الأتمتة لغير المتخصصين لتبسيط بناء النماذج.

التعلم الفيدرالي الآلي بلا خبرة

Automated Federated Learning (No-Experience)

تقنية أتمتة التعلم الفيدرالي الآلي بلا خبرة في منصات التعلم الآلي.

الأتمتة البيئية بكل الوسائل

Environmental AutoML as automation team

أداة أتمتة تعلم آلي الأتمتة البيئية بكل الوسائل لتبسيط بناء النماذج.

التوجيه الذكي مخصص

Intelligent Routing (Custom)

تقنية أتمتة التوجيه الذكي مخصص في منصات التعلم الآلي.

توليف فرط المعمارية داخل الخدمة

Architecture HyperTuning (In-Service)

تقنية أتمتة توليف فرط المعمارية داخل الخدمة في منصات التعلم الآلي.

البحث متعدد الخيوط ضمن المنصة

Multi-threaded Search (In-Platform)

تقنية أتمتة البحث متعدد الخيوط ضمن المنصة في منصات التعلم الآلي.

نطاق العمليات في الزمن الحقيقي

Ops Orchestration (Real-time)

تقنية أتمتة نطاق العمليات في الزمن الحقيقي في منصات التعلم الآلي.

بناء المتجهات لغير المتخصصين

Auto Features as automation team

أداة أتمتة تعلم آلي بناء المتجهات لغير المتخصصين لتبسيط بناء النماذج.

القياس التلقائي داخل الخدمة

Auto Scaling (In-Service)

تقنية أتمتة القياس التلقائي داخل الخدمة في منصات التعلم الآلي.

توليف فرط المعمارية في السحابة

Architecture HyperTuning (Cloud)

تقنية أتمتة توليف فرط المعمارية في السحابة في منصات التعلم الآلي.

الاختيار التلقائي للميزات بلا خبرة

Auto Feature Selection (No-Experience)

تقنية أتمتة الاختيار التلقائي للميزات بلا خبرة في منصات التعلم الآلي.

البحث في المعماريات عبر مختلف المهام

Architecture Search as automation team

أداة أتمتة تعلم آلي البحث في المعماريات عبر مختلف المهام لتبسيط بناء النماذج.

تحليل الأداء لغير المتخصصين

Performance Analytics as automation team

أداة أتمتة تعلم آلي تحليل الأداء لغير المتخصصين لتبسيط بناء النماذج.

التوجيه الذكي حيادياً

Intelligent Routing (On-Premise)

تقنية أتمتة التوجيه الذكي حيادياً في منصات التعلم الآلي.

البحث متعدد الكائنات أثناء التدريب

Multi-objective Search during training

تقنية أتمتة للتعلم الآلي البحث متعدد الكائنات أثناء التدريب.

نطاق العمليات بلا خبرة

Ops Orchestration (No-Experience)

تقنية أتمتة نطاق العمليات بلا خبرة في منصات التعلم الآلي.

اختيار الأهداف الذكية في التجارب

Smart Objective Selection experiments

تقنية أتمتة للتعلم الآلي اختيار الأهداف الذكية في التجارب.

القياس التلقائي في الزمن الحقيقي

Auto Scaling (Real-time)

تقنية أتمتة القياس التلقائي في الزمن الحقيقي في منصات التعلم الآلي.

التوجيه الذكي عبر واجهة

Intelligent Routing (Via API)

تقنية أتمتة التوجيه الذكي عبر واجهة في منصات التعلم الآلي.

التجريب التلقائي عبر الكلاود

Automatic Experimentation cloud

تقنية أتمتة للتعلم الآلي التجريب التلقائي عبر الكلاود.