الإفراط في التكيّف
الإفراط في التكيّف هو مفهوم أساسي في الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML)، ويحدث عندما يتعلم النموذج بيانات التدريب بشكل مفرط، بما في ذلك الضوضاء، مما يؤدي إل...
2 دقيقة قراءة
Overfitting
AI
+3
Overfitting
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
التنظيم
يشير التنظيم في الذكاء الاصطناعي إلى مجموعة من التقنيات المستخدمة لمنع الإفراط في التخصيص في نماذج التعلم الآلي عن طريق إدخال قيود أثناء التدريب، مما يتيح تعميم...
9 دقيقة قراءة
AI
Machine Learning
+4
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