معجم الذكاء الاصطناعي

زمن الاستجابة الطرفي

Edge Latency

زمن الاستجابة في أجهزة الحافة إن بقيت المعالجة قريبة من مصدر البيانات، أقل من الرحلة إلى السحابة وذهابًا وإيابًا، وهو دعاية الأساس لأجهزة الحافة.

خصوصية الجهاز

Device Privacy

حماية خصوصية المستخدم في جهازه المحلي: بقاء بياناته ومعالجتها على جهازه وبأسرع منفذ، مع شفافية في أي نطاق بمشاركة محدودة.

وحدة المعالجة العصبية

Neural Processing Unit (NPU)

معالج مخصص لتسريع عمليات الشبكات العصبونية في الأجهزة.

كودا

CUDA

منصة نيفيديا للحوسبة العامة المتوازية على وحدات الرسوم.

الحوسبة الكمية

Quantum Computing

حوسبة بالبتات الكمية قد تغيّر سرعة بعض الحسابات مستقبلًا.

شبكة الخدمات

Service Mesh

طبقة بنية تُدير التوجيه والمراقبة بين مكونات الخدمات.

التجميع الهرمي التجمعي

agglomerative clustering

خوارزمية تجميع تبدأ بكل نقطة كعنقود ثم تدمج الأقرب تدريجياً.

وحدة معالجة سحابية (TPU)

cloud tpu

شريحة TensorFlow المخصصة المقدمة كخدمة سحابية لعملين التعلم العميق.

أخذ العينات الملائمة

convenience sampling

استخدام مجموعة بيانات غير مجمّعة بطريقة علمية لإجراء تجارب سريعة؛ ومن الضروري لاحقاً الانتقال إلى مجموعة بيانات مجمّعة بطريقة علمية.

إطار البيانات

dataframe

بنية جدولية ثنائية الأبعاد في Pandas لمعالجة البيانات الصفوفية.

واجهة بيانات تنسور (tf.data)

dataset api (tf.data)

واجهة برمجية في TensorFlow تبني سلسلة إمداد بيانات فعالة.

الجهاز

device

مصطلح محمّل بمعانٍ متعددة، يحتمل التعريفين التاليين:

التجميع الهرمي بالقسامة

divisive clustering

يبدأ بكل البيانات عنقوداً واحداً ثم يقسمها إلى مجموعات متدرجة.

التنفيذ الفوري

eager execution

بيئة برمجة في TensorFlow تُنفَّذ فيها العمليات فوراً على خلاف التنفيذ بالرسم البياني، حيث لا تُنفَّذ العمليات إلا عند تقييمها صراحةً.

تدوين أينشتاين

einsum notation

تدوين فعّال لوصف طريقة دمج موترَين، إذ تُضرب عناصر أحد الموتّرَين في عناصر الآخر ثم تُجمع النواتج.

المقدّر

estimator

دالة أو قاعدة تحسب تقديراً لمعلم مجهول من بيانات معاينة.

Fiddle

fiddle

مكتبة إعداد تضع أسبقية للغة بايثون، وهي تقيّم قيم الدوال والصفوف دون كود أو بنية تحتية اقتحامية؛ وهذه الدوال والصفوف في Pax وغيرها من قواعد أكواد التعلم الآلي تمثل النماذج وفرط البارامترات التدريبية.

تحويل الدوال

function transformation

دالة تأخذ دالةً كمدخل وتُعيد دالةً محوّلة كمخرج. تستخدم JAX تحويلات الدوال.

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.

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.

مسائل بايثون الأساسية في معظمها

mbpp

اختصار لمسائل بايثون الأساسية في معظمها (Mostly Basic Python Problems).

الشبكة المصفوفية

mesh

في البرمجة المتوازية للتعلم الآلي، مصطلح يرتبط بتوزيع البيانات والنموذج على رقائق TPU وتحديد طريقة تقسيم هذه القيم (تشظيتها) أو تكرارها.

واجهة المقاييس (tf.metrics)

metrics api (tf.metrics)

واجهة برمجة تطبيقات من TensorFlow لتقييم النماذج؛ تحدد الدالة tf.metrics.accuracy عدد المرات التي تطابق فيها توقعات النموذج الوسوم.

مجموعة بيانات MNIST

mnist

مجموعة بيانات في المجال العام جمعها ليكون وكورتيس وبرجس، تضم 60,000 صورة، تظهر كل صورة كيفية كتابة إنسان يدويًا لرقم معين من 0 إلى 9. تُخزَّن كل صورة كمصفوفة 28x28 من الأعداد الصحيحة، حيث يكون كل عدد قيمة تدرّج رمادي بين 0 و255 شاملًا.

مسائل بايثون الأساسية في أغلبها (MBPP)

mostly basic python problems (mbpp)

مجموعة بيانات لتقييم كفاءة نماذج اللغة الكبيرة في توليد كود بايثون. توفر مسائل بايثون الأساسية في أغلبها نحو 1,000 مسألة برمجية مصدرها جمع جماعي.

العقدة

node (tensorflow graph)

عملية (أوبراشن) داخل مخطط (غراف) في TensorFlow.

NumPy

numpy

مكتبة رياضية مفتوحة المصدر توفر عمليات مصفوفات فعّالة في بايثون؛ ومكتبة pandas مبنية عليها.

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).

دالة pmap

pmap

دالة في JAX تنفّذ نسخاً من دالة إدخال على أجهزة عتادية متعددة (معالجات مركزية أو وحدات معالجة رسوميات أو TPU) بقيم إدخال مختلفة، وتعتمد على SPMD.

الدالة النقية

pure function

دالة تعتمد مخرجاتها على مدخلاتها فقط دون آثار جانبية؛ أي أنها لا تستخدم أو تغيّر أي حالة عامة مثل محتوى ملف أو قيمة متغير خارج الدالة.

قائمة الانتظار

queue

عملية في TensorFlow تنفّذ بنية بيانات قائمة الانتظار، وتُستخدم عادة في عمليات الإدخال/الإخراج.

الرتبة (الموتر)

rank (tensor)

عدد الأبعاد في الموتر؛ فالعدد القياسي (scalar) رتبته 0، والمتجه رتبته 1، والمصفوفة رتبتها 2.