معجم الذكاء الاصطناعي

مجموعة بيانات SQuAD

squad

اختصار لـ Stanford Question Answering Dataset (مجموعة أسئلة وأجوبة ستانفورد)، المقدمة في ورقة بحثية بعنوان «SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text». جاءت الأسئلة في هذه المجموعة من أشخاص يطرحون أسئلة حول مقالات ويكيبيديا.

التوكن دون-كلمة

subword token

في النماذج اللغوية، توكن يمثل جزءًا فرعيًا من كلمة، وقد يكون الكلمة كلها.

سوبر جلو (SuperGLUE)

superglue

مجموعة من مجموعات البيانات لتقييم القدرة الإجمالية لنموذج لغوي كبير على فهم النص وتوليده.

المدى النصي

text span

مدى فهرس المصفوفة المرتبط بقسم فرعي محدد من سلسلة نصية. كلمة good في سلسلة بايثون s="Be good now" تشغل المدى النصي من 3 إلى 6.

خسارة المفصلة المربعة

squared hinge loss

مربع خسارة المفصلة؛ تعاقب القيم الشاذة (الخارجة) بقسوة أكبر من خسارة المفصلة العادية.

خسارة التربيع

squared loss

مرادف لخسارة L2.

شكل الموتّر

tensor shape

عدد العناصر التي يحتويها موتّر في الأبعاد المختلفة.

الاختبار

test

عملية تقنية لتحديد خاصية أو أكثر، أو لتقييم أداء منتج أو مادة أو معدات أو كائن حي أو ظاهرة فيزيائية أو عملية أو خدمة معيّنة وفق إجراء محدد.

خسارة الاختبار

test loss

مقياس يمثل خسارة النموذج مقابل مجموعة الاختبار؛ وعند بناء نموذج تسعى عادةً إلى تقليل خسارة الاختبار.

التدريب المرحلي

staged training

أسلوب لتدريب النموذج في تسلسل من مراحل منفصلة؛ ويكون الهدف إما تسريع عملية التدريب أو تحقيق جودة أفضل للنموذج.

تقليل المخاطر البنيوية (SRM)

structural risk minimization (srm)

خوارزمية توازن بين هدفين:

أخذ العينات الفرعية

subsampling

استراتيجية حسابية يُحسب فيها ناتج الاستعلام باستخدام جزء فقط من البيانات الأصلية يُنتقى عشوائياً.

الشبكة الهدف

target network

في التعلم-ق العميق، شبكة عصبية تمثل تقريبًا مستقرًا للشبكة العصبية الرئيسية (التي تنفذ دالة ق أو سياسة)؛ ويمكنك بعد ذلك تدريب الشبكة الرئيسية على قيم ق التي تتنبأ بها الشبكة الهدف.

درجة الحرارة

temperature

معلمة زائدة تتحكم في درجة العشوائية في مخرجات النموذج؛ فدرجات الحرارة الأعلى تنتج مخرجات أكثر عشوائية، والأدنى تنتج مخرجات أقل عشوائية.

ملعب TensorFlow

tensorflow playground

برنامج يصور كيف تؤثر المعلمات الزائدة المختلفة على تدريب النماذج (خصوصاً الشبكات العصبية).

الحالة

state

في تعلّم التعزيز، قيم المعلّمات التي تصف التكوين الحالي للبيئة، ويستخدمها الوكيل لاختيار إجراء.

دالة قيمة الحالة والإجراء

state-action value function

مرادف لدالة Q.

وكيل آلة الحالة

state machine agent

وكيل تُقيَّد مسارات عمله بقواعد صارمة؛ ويُرتكب عموماً أخطاءً أقل من الوكلاء المستقلين لكنه يفتقر إلى حرية التكيف مع المواقف خارج قيوده.

الوكيل الفرعي

sub-agent

نموذج متخصص ضيق النطاق يستدعيه وكيل مدير للتعامل مع مجموعة فرعية محددة من مشكلة أكبر؛ يمتلك الوكلاء الفرعيون حيز إجراءات أضيق عادةً من الوكلاء.

تحليل المهمة

task decomposition

تقسيم هدف كبير إلى خطوات ذرّية قابلة للتنفيذ؛ والوكلاء يتناولون بعض المشكلات عبر تحليل المهمة.

شرط الإنهاء

termination condition

في الذكاء الاصطناعي الوكّالي، المعايير المحددة مسبقاً التي تطلب من الوكيل التوقف عن التكرار.

ثابت

static

ما يُنجز مرة واحدة بدلًا من استمراره؛ ومصطلحا الثابت ودون اتصال مترادفان.

الميزة المصطنعة

synthetic feature

ميزة غير موجودة ضمن ميزات الإدخال لكنها تُركَّب من ميزة واحدة أو أكثر منها.

الدالة الهدف

target

طريقة لحل مشكلة يبحث عنها خوارزمية الذكاء الاصطناعي في بيانات تدريبه؛ وبمجرد إيجاد الدالة الهدف يمكن استخدامها للتنبؤ بالنتائج للمسائل الحقيقية التي لا تتضمن مخرجاتها بيانات التدريب.

البيانات الزمنية

temporal data

بيانات تُسجل في نقاط زمنية مختلفة؛ فمبيعات المعاطف الشتوية المسجلة عن كل يوم من السنة بيانات زمنية.

الاستدلال الثابت

static inference

مرادف للاستدلال غير المتصل (offline inference).

تعلّم Q الجدولي

tabular q-learning

في التعلم المعزز، تطبيق خوارزمية Q-learning باستخدام جدول لتخزين دوال Q لكل توليفة من حالة وإجراء.

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.

الملخص

summary

في TensorFlow، قيمة أو مجموعة قيم تُحسب عند خطوة معينة، تُستخدم عادةً لتتبع مقاييس النموذج أثناء التدريب.

إطار T5X

t5x

إطار تعلّم آلي مفتوح المصدر مصمم لبناء وتدريب نماذج معالجة اللغة الطبيعية واسعة النطاق. يُنفَّذ T5 على قاعدة كود T5X (المبنية على JAX وFlax).

الموتر

tensor

بنية البيانات الأساسية في برامج TensorFlow. الموترات هي بنى بيانات في N من الأبعاد (حيث قد يكون N كبيرًا جدًا)، وهي في أغلب الأحوال قيم عددية (scalars) أو متجهات (vectors) أو مصفوفات (matrixes).

تينسوربورد (TensorBoard)

tensorboard

لوحة المعلومات التي تعرض الملخصات المحفوظة أثناء تنفيذ برنامج TensorFlow واحد أو أكثر.

TensorFlow Serving

tensorflow serving

منصة لنشر النماذج المدربة في بيئة الإنتاج.

وحدة معالجة الموترات (TPU)

tensor processing unit (tpu)

دائرة متكاملة خاصة بالتطبيق (ASIC) تحسّن أداء أعباء عمل تعلّم الآلة. تُنشر هذه الدوائر كرقائق TPU متعددة على جهاز TPU.

رتبة الموتر

tensor rank

انظر: الرتبة (الموتر).

حجم الموتر

tensor size

إجمالي عدد القيم العددية (السكالارات) التي يحتويها الموتر؛ فموتر من الشكل [5,10] حجمه 50.

مخزن الموترات (TensorStore)

tensorstore

مكتبة لقراءة وكتابة مصفوفات كبيرة متعددة الأبعاد بكفاءة.