معجم الذكاء الاصطناعي

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.

تكافؤ المعدل التنبؤي

predictive rate parity

اسم آخر للتكافؤ التنبؤي.

التدريب المسبق

pre-training

مكوّن من مرحلة التدريب يتعلم فيه النموذج أنماطاً وخصائص وعلاقات عامة من كميات هائلة من البيانات غير الموسومة، مثل التعلم الذاتي الإشراف؛ ويمكن أن يتلوه تدريب إضافي أو ضبط دقيق يخصص النموذج لمهمة محددة.

المعتقد المسبق

prior belief

ما تعتقده عن البيانات قبل البدء في التدريب عليها؛ فمثلًا يعتمد تنظيم L2 على معتقد مسبق بأن الأوزان ينبغي أن تكون صغيرة وموزعة بشكل طبيعي حول الصفر.

نموذج انحدار احتمالي

probabilistic regression model

نموذج انحدار يستخدم أوزان كل ميزة فضلاً عن عدم اليقين المرتبط بها؛ ويولّد تنبؤاً إلى جانب درجة عدم اليقين لذلك التنبؤ.

نموذج الانحدار

regression model

بشكل تقريبي، نموذج يولّد تنبؤاً رقمياً، بخلاف نموذج التصنيف الذي يولّد تنبؤاً بالفئة.

التسوية

regularization

أي آلية تقلل فرط التجهيز (الإفراط في التلاؤم)؛ ومن أنواع التسوية الشائعة تنظيم L1 وL2 وغيرها.

معدل التنظيم

regularization rate

رقم يحدد الأهمية النسبية للتنظيم أثناء التدريب. تؤدي زيادة معدل التنظيم إلى تقليل الإفراط في التجهيز (overfitting) لكنها قد تقلل من القدرة التنبؤية للنموذج.

التعرف على الاستلزام النصي

rte

اختصار للتعرف على الاستلزام النصي (Recognizing Textual Entailment).

التعلّم الذاتي

self-training

نوع من التعلّم الذاتي الإشراف مفيد بشكل خاص عندما تتحقق جميع الشروط التالية:

التعلم شبه الخاضع للإشراف

semi-supervised learning

تدريب نموذج على بيانات بعض أمثلتها موسومة وبعضها الآخر غير موسوم؛ ومن تقنياته استنتاج وسوم للأمثلة غير الموسومة ثم التدريب على الوسوم المستنتجة لإنشاء نموذج جديد.

الانكماش

shrinkage

معامل فائق في التعزيز التدرجي يتحكم في الإفراط في التعلم؛ يشابه معدل التعلم في الانحدار التدرجي.

مقسِّم شجرة القرار

splitter

أثناء تدريب شجرة قرار، الروتين (والخوارزمية) المسؤول عن إيجاد أفضل شرط في كل عقدة.

برنامج واحد / بيانات متعددة

spmd

اختصار لعبارة برنامج واحد / بيانات متعددة (Single Program / Multiple Data).

حجم الخطوة

step size

مرادف لمعدل التعلم (learning rate).

نزول التدرج العشوائي

stochastic gradient descent (sgd)

خوارزمية من خوارزميات نزول التدرج يكون فيها حجم الدفعة واحدًا؛ أي إنها تدرب على مثال وحيد يُختار عشوائيًا بانتظام من مجموعة التدريب.

التعلم الآلي الخاضع للإشراف

supervised machine learning

تدريب نموذج من الميزات ووسومها المقابلة؛ وهو قريب من تعلّم مادة بمدارسة مجموعة من الأسئلة وإجاباتها.

المهمة

task

إجراءات مطلوبة لتحقيق هدف معيّن. ملاحظة 1 للمدخل: قد تكون هذه الإجراءات جسدية أو معرفية. ملاحظة 2 للمدخل: من أمثلة المهام التصنيف والانحدار والترتيب والتجميع وتقليل الأبعاد.

العتبة

threshold (for decision trees)

في الشرط المحاذي للمحاور، القيمة التي تُقارن بها الميزة؛ فمثلًا العدد 75 هو قيمة العتبة في الشرط التالي.

تحليل السلاسل الزمنية

time series analysis

حقل فرعي من تعلّم الآلة والإحصاء يحلل البيانات الزمنية. تتطلب أنواع كثيرة من مسائل تعلّم الآلة تحليل السلاسل الزمنية، بما في ذلك التصنيف والتجميع والتنبؤ وكشف الشذوذ. يمكنك استخدام تحليل السلاسل الزمنية للتنبؤ بالمبيعات المستقبلية للمعاطف الشتوية شهريًا استنادًا إلى بيانات المبيعات التاريخية.

مدة البقاء

ttl

اختصار لمدة البقاء (Time to Live).

معدل الادعاءات غير المُسندة (UCR)

ucr

اختصار لمعدل الادعاءات غير المُسندة (unsupported-claim rate).

التعلّم الآلي غير المُوجَّه

unsupervised machine learning

تدريب نموذج لإيجاد أنماط في مجموعة بيانات، عادةً ما تكون مجموعة بيانات غير معنونة.

المجموع الموزون

weighted sum

مجموع جميع قيم الإدخال الملائمة مضروبة في أوزانها المقابلة.

الكلمات في السياق

wic

اختصار للكلمات في السياق (Words in Context).

تحدي مخطط وينوغراد (WSC)

wsc

اختصار لـ Winograd Schema Challenge (تحدي مخطط وينوغراد).

تعلم الارتباط

association learning

تعلّم قواعد الارتباط يكشف الارتباطات المخفية في قواعد البيانات عبر تطبيق مقياس من مقاييس الاهتمام.

النمط التدريبي

training pattern

أنماط التدريب هي قيم الإدخال والمخرجات الهدف المستخدمة لبدء تدريب شبكة عصبية، سواءً في دور خاضع للإشراف أم غير خاضع له.

المتغير الثنائي

binary variable

متغير عشوائي له قيمتان فقط كالصحيح والخاطئ.

التوزيع ذو الحدين

binomial distribution

توزيع يصف عدد النجاحات في n تجربة مستقلة.

درجات الحرية

degree of freedom

عدد القيم القابلة للتغير بحرية في إحصائية مقدرة.

المتغير الوهمي

dummy variable

مؤشر ثنائي مرمّز به لفئة تصنيفية في الانحدار.

الإحصاء الاستدلالي

inferential statistics

فرع الإحصاء الذي يستخدم بيانات من عينة لعمل استدلالات وتعميمات حول المجتمع الذي أُخذت منه.

التفلطح

kurtosis

مقياس ذيلية التوزيع، ويوصف بصرياً غالباً بحدة قيم الذروة؛ فالقيم الأعلى منه تدل على ذروة أعلى وأشدّ، والقيم الأدنى على ذروة أدنى وأقل وضوحاً.

انحدار اللاسو

lasso regression

انحدار ينفذ تسوية أثناء التدريب باستخدام معيار L1 عبر إضافة مجموع القيم المطلقة للأوزان إلى دالة الهدف (الخسارة) المراد تقليلها.