تعلم الآلة Machine Learning

69 مصطلحاً في هذا التصنيف

69 مصطلحاً · صفحة 1 من 3

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

Adam Optimizer Adam مُحسِّن آدم خوارزمية تحسين تكيفية تجمع الزخم وتكييف معدل التعلم لكل معامل باستخدام متوسطات متحركة للتدرج ولمربعه. متقدم

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

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

Bayes' Theorem مبرهنة بايز قاعدة تحدّث احتمال فرضية بعد ملاحظة دليل جديد، بالربط بين الاحتمال المسبق والإمكان. متوسط

Bias-Variance Tradeoff المفاضلة بين الانحياز والتباين مبدأ يبيّن أن خفض انحياز النموذج يرفع غالباً تباينه والعكس، وأن أفضل أداء يكون عند توازن بينهما. متقدم

Catastrophic Forgetting النسيان الكارثي فقدان النموذج معرفته بمهام سابقة بعد تدريبه على مهمة جديدة. متقدم

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

Contrastive Learning التعلم التبايني تعلم تمثيلات بتقريب أزواج متشابهة وإبعاد أزواج مختلفة في فضاء التضمين. متقدم

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

Data Augmentation زيادة البيانات توليد أمثلة تدريب جديدة بتحويلات تحافظ على التسمية، كالتدوير وقلب الصور وإضافة ضوضاء. مبتدئ

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

Deep Learning DL التعلم العميق فرع من تعلم الآلة يستخدم شبكات عصبية متعددة الطبقات تتعلم تمثيلات متدرجة للبيانات من الخام إلى المجرد. متوسط

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

Dropout الإسقاط العشوائي تقنية تنظيم تُعطِّل فيها الشبكة عصبونات عشوائية بنسبة محددة أثناء كل خطوة تدريب لتقليل فرط التخصيص. متوسط

Early Stopping الإيقاف المبكر إيقاف التدريب حين يتوقف أداء النموذج على مجموعة التحقق عن التحسن لتجنب فرط التخصيص. مبتدئ

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

Entropy الإنتروبيا مقياس لعدم اليقين في توزيع احتمالي، ومتوسط المعلومات اللازمة لوصف نتيجة عشوائية. متقدم

Explainable AI XAI الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير مجموعة أساليب تجعل قرارات النماذج مفهومة للبشر وتبيّن سبب تنبؤها. متقدم