قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
هامش التصنيف
المسافة بين العينة وأقرب حدود قرار في مساحة التصنيف. يحدد هذا الهامش درجة يقين النموذج بشأن توقعه.
عدم اليقين بالهامش
طريقة لتقييم عدم اليقين تعتمد على الفرق بين احتمالات الفئتين الأكثر احتمالاً. كلما كان هذا الهامش أصغر، اعتبرت العينة أكثر عدم يقين.
أخذ العينات بناءً على الهوامش
استراتيجية الاختيار النشط التي تفضل العينات التي تمتلك أصغر هوامش تصنيف. تستهدف هذه المنهجة الأمثلة الأكثر غموضاً لتحسين النموذج بشكل فعال.
الاختيار بالهامش الأدنى
تقنية تتضمن اختيار العينات التي يكون الهامش فيها بين الفئتين الأكثر احتمالاً هو الأصغر. تقع هذه العينات بالقرب من حدود القرار.
التعلم النشط القائم على الهوامش
نموذج تعلم حيث يختار النموذج بشكل تكراري العينات ذات الهوامش الأصغر للتصنيف. تحسن هذه الاستراتيجية تطور النموذج مع ميزانية محدودة للتعليق.
هامش الثقة
مقياس كمي يشير إلى مستوى ثقة النموذج في توقعه، ويُحسب كالفرق بين احتمال الفئة المتوقعة واحتمال الفئة الثانية الأكثر احتمالاً.
المسافة إلى الحدود
مقياس هندسي يحدد بعد العينة عن حدود القرار. العينات ذات المسافات الدنيا لها أولوية في التعلم النشط.
عينات غامضة
نقاط بيانات تقع في مناطق من الفضاء حيث يظهر النموذج ثقة منخفضة بين عدة فئات. تتميز هذه العينات بهوامش تصنيف منخفضة جداً.
هامش الأمان
مفهوم نظري يمثل الحد الأدنى المطلوب للمسافة بين العينات وحدود القرار. يشير هامش الأمان المرتفع إلى تصنيف أكثر قوة وقابلية للتعميم.
استراتيجية الهامش
نهج الاستعلام النشط الذي يستخدم هامش التصنيف كمعيار رئيسي لاختيار العينات المراد تعليقها. هذه الاستراتيجية فعالة بشكل خاص للنماذج الاحتمالية.
هامش الفصل
المسافة المقاسة بين الفئات المتجاورة في مشكلة التصنيف متعدد الفئات. يحدد هذا الهامش سهولة تمييز النموذج بين الفئات المختلفة.
أخذ العينات بالهامش
عملية اختيار العينات بناءً على موقعها النسبي بالنسبة لحدود القرار. تفضل هذه الطريقة الأمثلة التي تحسن تعريف الحدود بين الفئات بشكل أكبر.
هامش القرار
قيمة رقمية تمثل درجة قرار المصنف لعينة معينة. تُستخدم غالبًا لحساب ثقة النموذج في توقعه.
هامش عدم اليقين
منطقة في فضاء الميزات حيث يظهر النموذج ثقة منخفضة في توقعاته. يتم تعريف هذه المنطقة بواسطة عينات لها هوامش تصنيف أقل من حد مسبق التحديد.
الاختيار الحدودي
متغير من الاستراتيجية القائمة على الهوامش يركز تحديدًا على العينات الموجودة في القرب المباشر من حدود القرار. تستهدف هذه الطريقة النقاط الأكثر حرجة لتحسين التمييز.
هامش التنبؤ
الفرق بين احتمالات التنبؤ للفئتين الأكثر احتمالاً لعينة معينة. يشير الهامش المنخفض إلى تنبؤ غير مؤكد قد يتطلب تعليقًا بشريًا.
عينات حدودية
نقاط بيانات تقع عند الحدود بين عدة مناطق تصنيف في فضاء الميزات. هذه العينات حاسمة لتحديد حدود القرار للنموذج بدقة.