علم البيانات Data Science

41 مصطلحاً في هذا التصنيف

41 مصطلحاً · صفحة 1 من 2

AdaBoost أدابوست خوارزمية تعزيز تدرّب مصنفات ضعيفة بالتتابع وترفع وزن الأمثلة التي أخطأ فيها المصنف السابق. متقدم

Anomaly Detection كشف الشذوذ تحديد أمثلة نادرة تختلف كثيراً عن السلوك الاعتيادي في البيانات. متوسط

Bag of Words BoW حقيبة الكلمات تمثيل نص بعدد مرات ظهور كل كلمة فيه، مع إهمال الترتيب. مبتدئ

Bagging التعبئة تجميع نماذج دُرِّبت على عينات عشوائية بالإعادة من البيانات ثم دمج تنبؤاتها بالتصويت أو المتوسط. متوسط

Central Limit Theorem CLT مبرهنة النهاية المركزية مبرهنة تنص على أن متوسط عدد كبير من المشاهدات المستقلة يقترب من توزيع طبيعي مهما كان توزيع البيانات الأصلي. متوسط

Class Imbalance عدم توازن الفئات حالة تكون فيها أمثلة إحدى الفئات أقل بكثير من الأخرى، فيميل النموذج إلى الفئة الأكثر. متوسط

Classification التصنيف مهمة تعلم موجّه يتنبأ فيها النموذج بفئة منفصلة (تسمية) لكل مدخل، مثل «بريد مزعج» أو «سليم». مبتدئ

Clustering التجميع مهمة تعلم غير موجّه تقسّم البيانات إلى مجموعات بحيث تتشابه عناصر المجموعة الواحدة أكثر من تشابهها مع غيرها. متوسط

Confusion Matrix مصفوفة الالتباس جدول يقارن الفئات الحقيقية بالفئات المتنبأ بها، ويبيّن عدد الإيجابيات والسلبيات الصحيحة والخاطئة. مبتدئ

Correlation الارتباط مقياس لقوة واتجاه العلاقة الخطية بين متغيرين، قيمته بين -1 و+1. مبتدئ

Cross-Validation CV التحقق المتقاطع طريقة لتقدير أداء النموذج بتقسيم البيانات إلى أجزاء وتدريبه واختباره عدة مرات بتبديل جزء الاختبار. متوسط

Data Leakage تسرب البيانات وصول معلومات من بيانات الاختبار أو من المستقبل إلى عملية التدريب، فيظهر أداء متفائل لا يتحقق عند الاستخدام الفعلي. متقدم

DBSCAN دي بي سكان خوارزمية تجميع تعتمد على الكثافة تجد مجموعات بأشكال حرة وتعزل الضوضاء. متقدم

Decision Tree شجرة القرار نموذج يتنبأ بسلسلة أسئلة «إذا... وإلا» على الخصائص، مرتبة في شكل شجرة تنتهي أوراقها بالتنبؤ. متوسط

Dimensionality Reduction خفض الأبعاد تحويل البيانات من عدد كبير من الخصائص إلى عدد أقل مع الإبقاء على أكبر قدر من المعلومات المفيدة. متوسط

Ensemble Learning التعلم التجميعي أسلوب يجمع تنبؤات عدة نماذج للحصول على نتيجة أدق وأكثر استقراراً من أي نموذج منفرد. متوسط

Feature Engineering هندسة الخصائص تصميم المتغيرات المدخلة للنموذج وتحويلها واختيارها من البيانات الخام لتحسين أدائه. متوسط

Feature Scaling تقييس الخصائص تحويل قيم الخصائص إلى مقياس موحد، كالتطبيع إلى [0,1] أو التقييس إلى متوسط صفر وتباين واحد. مبتدئ

Gradient Boosting GB التعزيز التدريجي تقنية تجميعية تبني نماذج ضعيفة (غالباً أشجاراً) بالتتابع، ويتعلم كل نموذج تصحيح أخطاء مجموع النماذج السابقة بتدرج الخسارة. متقدم

Hierarchical Clustering التجميع الهرمي تجميع يبني شجرة متداخلة من المجموعات بدمج الأقرب تدريجياً أو بتقسيم الكل تدريجياً. متوسط

Hyperparameter المعامل الفائق إعداد يحدده المطوّر قبل التدريب ولا يتعلمه النموذج من البيانات، مثل معدل التعلم وعمق الشجرة. متوسط

Imputation تعويض القيم المفقودة ملء القيم الناقصة في البيانات بتقديرات مثل المتوسط أو الوسيط أو قيم متنبأ بها. متوسط

K-Nearest Neighbors KNN الجيران الأقرب خوارزمية تتنبأ بفئة أو قيمة مثال جديد بالنظر إلى أقرب k أمثلة له في بيانات التدريب. مبتدئ

Linear Regression الانحدار الخطي نموذج يتنبأ بقيمة عددية على أنها تركيب خطي من الخصائص، بتقليل مجموع مربعات الأخطاء. مبتدئ