قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
قواعد الارتباط
طرق تنقيب البيانات التي تهدف إلى اكتشاف العلاقات أو الارتباطات بين العناصر في مجموعات البيانات الضخمة، ويتم التعبير عنها عادةً بصيغة "إذا X، إذن Y".
خوارزمية RIPPER
خوارزمية استخراج القواعد التكرارية التي تولد مجموعة مدمجة من القواعد من خلال بناء قاعدة واحدة تدريجيًا في كل مرة، ثم تحسين المجموعة ككل.
المنطق الضبابي (Fuzzy Logic)
نموذج منطقي يمكن فيه لمتغيرات الحقيقة أن تأخذ أي قيمة حقيقية بين 0 و 1، مما يسمح بنمذجة قواعد التفسير بمفاهيم غير دقيقة أو ظرفية.
النظام القائم على القواعد
نظام ذكاء اصطناعي يستخدم قاعدة معرفية تتكون من قواعد "إذا-إذن" لاستنتاج النتائج أو اتخاذ القرارات، مما يوفر شفافية كبيرة مقارنة بالنماذج الإحصائية البحتة.
خوارزمية CN2
خوارزمية استقراء القواعد التي تبحث عن قوائم شروط معقدة باستخدام استدلال إرشادي للعثور على أفضل القواعد التي تغطي الأمثلة الإيجابية دون تغطية الكثير من الأمثلة السلبية.
قواعد استخراج المعرفة (KED)
تخصص يهدف إلى استخراج معرفة صريحة وقابلة للتنفيذ، غالبًا في شكل قواعد، من البيانات الخام أو النماذج المدربة لجعلها مفهومة لخبراء المجال.
الإفراط في تعلم القواعد
ظاهرة تقوم فيها مجموعة القواعد المستخرجة بالتقاط الضجيج الخاص ببيانات التدريب على حساب القدرة على التعميم بشكل صحيح على بيانات جديدة، مما يقلل من صلتها بالموضوع.
طريقة التجانب (Tiling)
نهج استخراج القواعد يقسم مساحة الميزات إلى "بلاطات" (مستطيلات فائقة الأبعاد) منفصلة، ترتبط كل منها بقاعدة قرار بسيطة.
التدريس القائم على القواعد
طريقة لشرح نموذج تتضمن تعليم المستخدم منطقه من خلال عرض أهم القواعد أو الأكثر تمثيلاً لسلوكه.