معجم الذكاء الاصطناعي

النموذج التوليدي

generative model

من الناحية العملية، نموذج يقوم بأحد الأمرين التاليين:

استوديو Google AI

google ai studio

أداة من جوجل توفر واجهة سهلة الاستخدام للتجربة وبناء التطبيقات باستخدام نماذج اللغات الكبيرة من جوجل.

التدرج

gradient

متجه المشتقات الجزئية بالنسبة إلى جميع المتغيرات المستقلة؛ وفي التعلم الآلي هو متجه المشتقات الجزئية لدالة النموذج.

التجذير بالمصدر

groundedness

خاصية في نموذج يكون مخرجه مبنيًا على (أي «مُجذَّرًا في») مادة مصدرية محددة. لنفترض أنك زوّدت نموذج لغة كبيرًا بكتاب فيزياء كامل «كسياق»، ثم سألت نموذج اللغة الكبير سؤالًا في الفيزياء.

تسلق التل

hill climbing

خوارزمية لتحسين نموذج تعلم آلي بطريقة تكرارية حتى يتوقف النموذج عن التحسن.

المستوي الفائق

hyperplane

حد يفصل فضاءً إلى فضاءين فرعيين. الخط هو مستوٍ فائق في بُعدين، والمستوى هو مستوٍ فائق في ثلاثة أبعاد. في تعلّم الآلة عادةً يكون المستوي الفائق هو الحد الذي يفصل فضاءً عالي الأبعاد.

الانحياز الضمني

implicit bias

إجراء ارتباط أو افتراض تلقائيًا استنادًا إلى النماذج الذهنية والذكريات لدى الفرد. يمكن أن يؤثر الانحياز الضمني في ما يلي:

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.

المولِّد

generator

النظام الفرعي داخل الشبكة التنافسية التوليدية (GAN) المسؤول عن إنشاء أمثلة جديدة.

المحول التوليدي المُدرَّب مسبقاً (GPT)

gpt (generative pre-trained transformer)

عائلة من نماذج اللغة الكبيرة المعتمدة على بنية المحولات، طوّرتها OpenAI.

الإسناد إلى المصادر

grounding

عملية بناء كل أو جزء من استجابة نموذج لغوي كبير (LLM) على معلومات مسترجعة من مصدر أو أكثر موثوق؛ فمثلاً قد يُسند النموذج استجابته عن توقعات طقس برلين إلى معلومات من المركز الأوروبي لتوقعات الطقس متوسطة المدى.

نقاء جيني

gini impurity

مقياس يشبه الإنتروبي؛ تستخدمه خوارزميات التقسيم، استناداً إلى قيم نقاء جيني أو الإنتروبي، لصياغة شروط قرار أشجار التصنيف.

خسارة المفصلية

hinge loss

عائلة من دوال الخسارة للتصنيف صُممت لإيجاد حد القرار بعيدًا قدر الإمكان عن كل مثال تدريبي، بما يزيد الهامش بين الأمثلة والحد؛ وتستخدم آلات ناقلات الدعم النووية خسارة المفصلية (أو دالة ذات صلة مثل خسارتها التربيعية).

مستقلة وموزعة توزيعاً متطابقاً (i.i.d.)

i.i.d.

اختصار لـ مستقلة وموزعة توزيعاً متطابقاً (independently and identically distributed).

المثيل

instance

كيان منفصل ومحدود له هوية ذاتية ثابتة وفريدة، وهو حدوث فردي لنوع معين.

مجموعة البيانات الذهبية

golden dataset

مجموعة بيانات منسقة يدويًا تستوعب الحقيقة الأساسية المرجعية، ويمكن استخدام واحدة أو أكثر منها لتقييم جودة النموذج.

الحقيقة المرجعية

ground truth

قيمة المتغير الهدف لعنصر معيّن من بيانات الإدخال الموسومة، ولا تتطابق الحقيقة المرجعية بالضرورة مع الحقيقة المطلقة.

الاستدلال الإرشادي

heuristic

حل بسيط وسريع التنفيذ لمشكلة ما؛ فمثلاً باستخدام قاعدة ارشادية تحققت دقة بلغت 86%.

التعرف على الصور

image recognition

عملية تصنِّف الكائنات أو الأنماط أو المفاهيم في صورة ما، ويُعرف أيضاً باسم تصنيف الصور.

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.

الاستجابة المرجعية الذهبية

golden response

استجابة معروفة بأنها جيدة، بالنظر إلى المطالبة التالية:

التعلم داخل السياق

in-context learning

مرادف للتحفيز بأمثلة قليلة (few-shot prompting).

أشجار القرار المعززة بالتدرج (GBT)

gradient boosted (decision) trees (gbt)

نوع من غابات القرار تعمل فيه:

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.

الرسم البياني

graph

مصطلح يدل على أحد أمرين: مخطط يمثل تغيّر متغير مقارنةً بمتغير واحد أو أكثر، أو تمثيل يتكون من مجموعة منتهية من العقد ووصلات بينها تُسمى الحواف أو الأقواس.

التنفيذ بالرسم البياني

graph execution

بيئة برمجة في TensorFlow يبني فيها البرنامج رسماً بيانياً أولاً ثم ينفّذ كل الرسم أو جزءاً منه؛ وهو وضع التنفيذ الافتراضي في TensorFlow 1.x.

المضيف

host

عند تدريب نموذج على رقائق مسرِّعة (وحدات GPU أو TPU)، هو الجزء من النظام الذي يتحكم في الجانبين المحددين.

السياسة الجشعة

greedy policy

في التعلم المعزز، سياسة تختار دائمًا الفعل ذا العائد المتوقع الأعلى.

انحياز الإسناد الجماعي

group attribution bias

افتراض أن ما ينطبق على فرد ينطبق أيضًا على جميع أفراد مجموعته؛ وقد تتفاقم آثار هذا الانحياز إذا استُخدمت عينة ميسّرة في جمع البيانات.

الانحياز التاريخي

historical bias

نوع من الانحياز موجود أصلًا في العالم ودخل إلى مجموعة البيانات. تميل هذه الانحيازات إلى عكس القوالب النمطية الثقافية القائمة وأوجه عدم المساواة الديموغرافية والأحكام المسبقة ضد جماعات اجتماعية معينة.

الإنسان في الحلقة

human in the loop (hitl)

تعبير شائع غير محدد الدلالة بدقة، وقد يشير إلى أحد المعنيين: مشاركة الإنسان في مراحل تطوير النموذج، أو الإشراف البشري على تشغيل النظام وقراراته.

التجزئة (Hashing)

hashing

في تعلّم الآلة، آلية لتقسيم (تجميع) البيانات الفئوية، خاصةً عندما يكون عدد الفئات كبيرًا، بينما يكون عدد الفئات الظاهرة فعليًا في مجموعة البيانات صغيرًا نسبيًا.

البيانات المحجوزة

holdout data

أمثلة لا تُستخدم عمداً أثناء التدريب؛ ومجموعتا التحقق (validation) والاختبار (test) مثالان على البيانات المحجوزة.

مجموعة بيانات غير متوازنة

imbalanced dataset

مرادف لمجموعة البيانات غير المتوازنة الفئات.

تعويض القيم الناقصة

imputation

إجراء تُستبدل فيه البيانات الناقصة بقيم مقدَّرة أو نمذَجة.