قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
تحليل القيم المفردة (SVD)
طريقة أساسية لتحليل المصفوفات تفكك المصفوفة إلى ثلاث مصفوفات متعامدة لتقليل الأبعاد.
تحليل المصفوفات غير السلبية (NMF)
تقنية تحليلية حيث تكون جميع عناصر المصفوفات العاملة مقيدة بأن تكون غير سلبية، وهي مثالية للتفسيرية.
تحليل المصفوفات الاحتمالي (PMF)
مقاربة بايزية للتحليل تقوم بنمذجة البيانات باستخدام توزيعات احتمالية للتعامل مع عدم اليقين.
تحليل المصفوفات الموترية
توسيع تحليل المصفوفات ليشمل الموترات متعددة الأبعاد لتحليل البيانات التي تحتوي على أكثر من بعدين.
تحليل المصفوفات مع التنظيم
دمج مصطلحات التنظيم (L1, L2) لمنع الإفراط في التخصيص وتحسين تعميم النموذج.
تحليل المصفوفات المتسلسل
خوارزميات تكيفية تقوم بتحديث عوامل المصفوفة في الوقت الفعلي مع وصول بيانات جديدة.
تحليل المصفوفات الموزع
مقاربات متوازية لتحليل المصفوفات الضخمة على أنظمة موزعة مثل Spark أو Hadoop.
تحليل المصفوفات للبيانات المفقودة
تقنيات متخصصة في استكمال المصفوفات التي تحتوي على العديد من القيم المفقودة، وهي نموذجية لأنظمة التوصية.
تحليل المصفوفات القوي
طرق مقاومة للقيم الشاذة والضوضاء في البيانات الأولية لتحليل أكثر استقرارًا.
تحليل المصفوفات مع قيود
دمج قيود محددة (مكانية، زمانية، دلالية) لتوجيه التحليل حسب مجال التطبيق.
تحليل المصفوفات الهرمي
مقاربات متعددة المستويات تلتقط البنى الهرمية في البيانات لتمثيل أكثر ثراءً.
تحليل المصفوفات للسلاسل الزمنية
تقنيات مناسبة لتحليل البيانات الزمنية إلى اتجاهات وموسميات ومكونات كامنة.