قاموس الذكاء الاصطناعي

تقاطع الخصائص

تقنية إنشاء خصائص جديدة من خلال الجمع بين خاصيتين أو أكثر للخصائص الموجودة لالتقاط العلاقات غير الخطية بين المتغيرات.

توليد الخصائص متعددة الحدود

اكتشاف تفاعل الخصائص

خوارزمية تحدد تلقائياً التفاعلات المهمة بين الخصائص لتوليد متغيرات مجمعة ذات صلة.

ترتيب أهمية الخصائص

خوارزمية تصنف تلقائياً الخصائص حسب مساهمتها التنبؤية باستخدام مقاييس مثل أهمية جيني أو أهمية الاستبدال.

استخراج الخصائص المؤتمت

تقنية تحول تلقائياً البيانات عالية الأبعاد إلى مساحة ذات أبعاد أخرى مع الحفاظ على المعلومات ذات الصلة.

تحويل الخصائص المؤتمت

تطبيق تلقائي للتحويلات الرياضية (log, sqrt, box-cox) على الخصائص لتحسين توزيعها وطبيعتها الطبيعية.

تحجيم الخصائص المؤتمت

تطبيع أو توحيد تلقائي للخصائص لوضعها على مقياس مشترك، وهو أمر ضروري للعديد من خوارزميات التعلم الآلي.

ترميز الخصائص المؤتمت

تحويل تلقائي للمتغيرات الفئوية إلى تمثيلات رقمية مناسبة مثل الترميز الفرداني أو ترميز الهدف أو التضمينات.

التقطيع التلقائي للميزات

عملية تحويل المتغيرات المستمرة إلى فترات منفصلة تلقائيًا باستخدام طرق مثل التجميع بعرض متساوٍ أو تكرار متساوٍ.

التجميع التلقائي للميزات

توليد خصائص مجمعة (المتوسط، المجموع، القصوى) تلقائيًا من مجموعات البيانات لالتقاط المعلومات الإحصائية.

هندسة الميزات النصية التلقائية

استخراج الخصائص تلقائيًا من البيانات النصية بما في ذلك TF-IDF، وn-grams، وتضمينات دلالية، ومقاييس لغوية.

استكشاف فضاء الميزات

استكشاف منهجي وتلقائي لفضاء الميزات الممكنة لتحديد التحويلات المثلى.

التقليم التلقائي للميزات

تقليم الخصائص الزائدة عن الحاجة أو غير المفيدة تلقائيًا لتقليل تعقيد النموذج وتجنب الإفراط في التدريب.

إنشاء الميزات بالتعلم العميق

استخدام الشبكات العصبية العميقة لتعلم تمثيلات الميزات الهرمية والمجردة تلقائيًا.

هندسة الميزات الوراثية

تطبيق الخوارزميات الوراثية لتطوير وتحسين مجموعات الميزات تلقائيًا عبر عدة أجيال.

هندسة الميزات الوصفية

توليد ميزات وصفية تصف الخصائص الإحصائية والهيكلية للبيانات الأصلية تلقائيًا.