اختبار الأداء (Benchmarking)
اختبار أداء نماذج الذكاء الاصطناعي هو التقييم والمقارنة المنهجية لنماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام مجموعات بيانات، مهام، ومقاييس أداء موحدة. يتيح التقييم الموضوع...
8 دقيقة قراءة
AI
Benchmarking
+4
Model Evaluation
التحقق المتقاطع
التحقق المتقاطع هو طريقة إحصائية تُستخدم لتقييم ومقارنة نماذج تعلم الآلة من خلال تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب وتحقق عدة مرات، مما يضمن تعميم النماذج بشكل جي...
5 دقيقة قراءة
AI
Machine Learning
+3
المتوسط المرجح للدقة (mAP)
يعد المتوسط المرجح للدقة (mAP) مقياسًا رئيسيًا في رؤية الحاسوب لتقييم نماذج اكتشاف الأجسام، حيث يجمع بين دقة الاكتشاف وتحديد الموقع بقيمة عددية واحدة. يُستخدم ع...
6 دقيقة قراءة
Computer Vision
Object Detection
+3
تحليل أداء Gemini 2.0 Thinking: تقييم شامل
اكتشف مراجعتنا المتعمقة لأداء Gemini 2.0 Thinking، والتي تغطي توليد المحتوى، العمليات الحسابية، التلخيص، والمزيد—مع تسليط الضوء على نقاط القوة والقيود وشفافية '...
8 دقيقة قراءة
AI
Gemini 2.0
+8
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
خطأ التدريب
خطأ التدريب في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة هو الفرق بين مخرجات النموذج المتوقعة والمخرجات الفعلية أثناء التدريب. يُعد هذا الخطأ مقياسًا رئيسيًا لتقييم أداء الن...
7 دقيقة قراءة
AI
Machine Learning
+3
خطأ التعميم
يقيس خطأ التعميم مدى قدرة نموذج التعلم الآلي على التنبؤ بالبيانات غير المرئية، من خلال تحقيق التوازن بين الانحياز والتباين لضمان تطبيقات ذكاء اصطناعي قوية وموثو...
5 دقيقة قراءة
Machine Learning
Generalization
+3
درجة F (مقياس F، مقياس F1)
درجة F، المعروفة أيضًا بمقياس F أو درجة F1، هي مقياس إحصائي يُستخدم لتقييم دقة اختبار أو نموذج، خاصة في التصنيف الثنائي. توازن بين الدقة والاسترجاع، مما يوفر رؤ...
9 دقيقة قراءة
AI
Machine Learning
+3
فك شيفرة نماذج وكلاء الذكاء الاصطناعي: التحليل المقارن النهائي
استكشف عالم نماذج وكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال تحليل شامل لـ 20 نظامًا متقدمًا. اكتشف كيف يفكرون ويستنتجون ويؤدون في مهام متنوعة، وتعرّف على الفروق الدقيقة ال...
4 دقيقة قراءة
AI Agents
Comparative Analysis
+7
متوسط الخطأ المطلق (MAE)
متوسط الخطأ المطلق (MAE) هو مقياس أساسي في تعلم الآلة لتقييم نماذج الانحدار. يقيس متوسط مقدار الأخطاء في التنبؤات، ويوفر طريقة مباشرة وقابلة للتفسير لتقييم دقة ...
5 دقيقة قراءة
MAE
Regression
+3
مربع آر المعدل
مربع آر المعدل هو مقياس إحصائي يُستخدم لتقييم مدى جودة ملاءمة نموذج الانحدار، مع الأخذ في الاعتبار عدد المتغيرات المستقلة لتجنب الإفراط في الملاءمة وتقديم تقييم...
4 دقيقة قراءة
Statistics
Regression
+3
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
منحنى ROC
منحنى خصائص تشغيل المستقبل (ROC) هو تمثيل بياني يُستخدم لتقييم أداء نظام التصنيف الثنائي مع تغيير عتبة التمييز الخاصة به. نشأ من نظرية كشف الإشارات خلال الحرب ا...
9 دقيقة قراءة
ROC Curve
Model Evaluation
+3
منحنى التعلم
منحنى التعلم في الذكاء الاصطناعي هو تمثيل بياني يوضح العلاقة بين أداء التعلم للنموذج والمتغيرات مثل حجم مجموعة البيانات أو عدد تكرارات التدريب، مما يساعد في تشخ...
5 دقيقة قراءة
AI
Machine Learning
+3