تصنيف النصوص
اكتشف إمكانيات تصنيف النصوص التلقائي في سير عملك من خلال مكون تصنيف النصوص في FlowHunt. صنّف النصوص بسهولة إلى فئات يحددها المستخدم باستخدام نماذج الذكاء الاصطن...
3 دقيقة قراءة
AI
Classification
+3
Classification
الاسترجاع في تعلم الآلة
استكشف الاسترجاع في تعلم الآلة: مقياس حيوي لتقييم أداء النماذج، خاصة في مهام التصنيف حيث يكون تحديد الحالات الإيجابية بشكل صحيح أمراً بالغ الأهمية. تعرف على تعر...
8 دقيقة قراءة
Machine Learning
Recall
+3
الانتروبي المتقاطع
الانتروبي المتقاطع هو مفهوم محوري في نظرية المعلومات وتعلم الآلة، ويعمل كمقياس لقياس التباعد بين توزيعين احتماليين. في تعلم الآلة، يُستخدم كدالة خسارة لقياس الف...
4 دقيقة قراءة
Cross-Entropy
Machine Learning
+3
التعزيز التدرجي
التعزيز التدرجي هو تقنية تجميع قوية في تعلم الآلة تُستخدم للانحدار والتصنيف. يبني النماذج بشكل متسلسل، عادةً باستخدام أشجار القرار، من أجل تحسين التنبؤات، وزياد...
5 دقيقة قراءة
Gradient Boosting
Machine Learning
+4
التعلم الخاضع للإشراف
يعد التعلم الخاضع للإشراف نهجًا أساسيًا في تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي حيث تتعلم الخوارزميات من مجموعات بيانات معنونة لإجراء التنبؤات أو التصنيفات. استكشف عملي...
10 دقيقة قراءة
Supervised Learning
Machine Learning
+4
التعلم الخاضع للإشراف
التعلم الخاضع للإشراف هو مفهوم أساسي في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة حيث يتم تدريب الخوارزميات على بيانات معنونة لإجراء تنبؤات أو تصنيفات دقيقة على بيانات جديدة...
3 دقيقة قراءة
AI
Machine Learning
+3
الجيران الأقرب (K-Nearest Neighbors)
خوارزمية الجيران الأقرب (KNN) هي خوارزمية تعلم إشرافي غير معلمي تُستخدم في مهام التصنيف والانحدار في تعلم الآلة. تتنبأ بالنتائج من خلال إيجاد أقرب 'k' نقاط بيان...
5 دقيقة قراءة
Machine Learning
KNN
+3
المساحة تحت المنحنى (AUC)
المساحة تحت المنحنى (AUC) هي مقياس أساسي في تعلم الآلة يُستخدم لتقييم أداء نماذج التصنيف الثنائي. يُحدد القدرة الكلية للنموذج على التمييز بين الفئات الإيجابية و...
3 دقيقة قراءة
Machine Learning
AI
+3
المُصنّف
المُصنّف في الذكاء الاصطناعي هو خوارزمية تعلم آلي تقوم بإسناد تسميات الفئات إلى البيانات المدخلة، حيث تصنّف المعلومات في فئات محددة مسبقًا بناءً على أنماط مكتسب...
10 دقيقة قراءة
AI
Classifier
+3
خسارة اللوغاريتم (Log Loss)
خسارة اللوغاريتم، أو خسارة الانتروبيا التقاطعية، هي مقياس أساسي لتقييم أداء نماذج تعلم الآلة—خاصة في التصنيف الثنائي—من خلال قياس التباعد بين الاحتمالات المتوقع...
4 دقيقة قراءة
Log Loss
Machine Learning
+3
دقة أعلى-k
دقة أعلى-k هي مقياس لتقييم التعلم الآلي يحدد ما إذا كانت الفئة الحقيقية ضمن أعلى k فئات متوقعة، مما يوفر مقياسًا شاملاً ومرنًا في مهام التصنيف متعددة الفئات....
4 دقيقة قراءة
AI
Machine Learning
+3
شجرة القرار
شجرة القرار هي أداة قوية وبديهية لاتخاذ القرار والتحليل التنبؤي، تُستخدم في كل من مهام التصنيف والانحدار. تجعل بنيتها الشجرية من السهل تفسيرها، وهي مطبقة على نط...
6 دقيقة قراءة
Decision Trees
Machine Learning
+5
لايت جي بي إم
لايت جي بي إم، أو آلة تعزيز التدرج الخفيفة، هو إطار متقدم لتعزيز التدرج تم تطويره بواسطة مايكروسوفت. تم تصميمه لمهام التعلم الآلي عالية الأداء مثل التصنيف، التر...
5 دقيقة قراءة
LightGBM
Machine Learning
+5
مصفوفة الالتباس
مصفوفة الالتباس هي أداة في تعلم الآلة لتقييم أداء نماذج التصنيف، حيث توضح الإيجابيات/السلبيات الحقيقية والخاطئة لتقديم رؤى تتجاوز الدقة، وتعد مفيدة بشكل خاص في ...
5 دقيقة قراءة
Machine Learning
Classification
+3
نايف بايز
نايف بايز هو عائلة من خوارزميات التصنيف تعتمد على نظرية بايز، وتطبق الاحتمال الشرطي مع افتراض مبسط بأن الميزات مستقلة شرطياً. على الرغم من ذلك، فإن مصنفات نايف ...
5 دقيقة قراءة
Naive Bayes
Classification
+3
نماذج الذكاء الاصطناعي التمييزية
تعرّف على نماذج الذكاء الاصطناعي التمييزية—نماذج تعلم الآلة التي تركز على التصنيف والانحدار من خلال نمذجة حدود القرار بين الفئات. افهم كيفية عملها، ومميزاتها، و...
6 دقيقة قراءة
Discriminative Models
AI
+6