قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
تحليل المصفوفات الموزع
مجموعة من التقنيات الخوارزمية التي تهدف إلى تحليل مصفوفة كبيرة جدًا إلى جداء مصفوفات أصغر، عن طريق توزيع العمليات الحسابية والبيانات على عنقود من الأجهزة للتغلب على قيود الذاكرة وقوة المعالجة لعقدة واحدة.
المربعات الصغرى المتناوبة الموزعة (ALS)
خوارزمية تحليل مصفوفات متوازية تحل مشكلة المربعات الصغرى بالتناوب لأحد عوامل المصفوفة مع إبقاء الآخر ثابتًا، وتتكيف بشكل طبيعي مع البيئات الموزعة مثل Spark MLlib بفضل استقلالية العمليات الحسابية على كل صف أو عمود.
الانحدار العشوائي المتدرج الموزع (SGD)
نسخة متوازية من الانحدار العشوائي المتدرج حيث يتم تحديث معلمات التحليل بشكل غير متزامن أو متزامن على أقسام متعددة من البيانات، مما يتطلب آليات لإدارة الاتساق لتحقيق التقارب الصحيح في سياق موزع.
ماب ريديوس لتحليل المصفوفات
نموذج برمجة يقوم بتقسيم خوارزميات تحليل المصفوفات إلى خطوتين رئيسيتين: خطوة 'Map' للعمليات الحسابية المحلية على أجزاء البيانات، وخطوة 'Reduce' لتجميع النتائج الجزئية وتحديث عوامل المصفوفة، ويستخدم بشكل خاص في التطبيقات على Hadoop.
Spark MLlib ALS
تطبيق محسن وموزع لخوارزمية المربعات الصغرى المتناوبة ضمن مكتبة التعلم الآلي في Spark، مصممة لتحليل المصفوفات واسعة النطاق باستغلال نموذج برمجة RDD أو DataFrame لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة على البيانات التكرارية.
تقسيم المصفوفة (Matrix Partitioning)
استراتيجية لتقسيم مصفوفة ضخمة إلى كتل فرعية (حسب الصفوف، حسب الأعمدة، أو حسب الكتل المربعة) موزعة على عقد العنقود، وهو خيار حاسم يؤثر بشكل مباشر على عبء العمل، الاتصال بين العقد، والأداء العام لخوارزميات التحليل.
نموذج الاتساق (Consistency Model)
قواعد تحدد رؤية تحديثات عوامل المصفوفة عبر عقد العنقود، تتأرجح بين اتساق قوي (نموذج BSP - التوازي المتزامن بالجملة) الذي يضمن التقارب على حساب زمن الاستجابة، واتساق ضعيف (نموذج غير متزامن) الذي يسرع التكرارات ولكنه قد يضر بالاستقرار.
تحليل المصفوفات عبر الإنترنت (Online Matrix Factorization)
نهج موزع يتكيف مع تدفقات البيانات المستمرة، حيث يتم تحديث نموذج التحليل بشكل تدريجي عند وصول ملاحظات جديدة دون الحاجة إلى إعادة تدريب كاملة على البيانات التاريخية، وغالبًا ما يتم تطبيقها باستخدام متغيرات موزعة من SGD.
تحليل المصفوفات البارامتري الموزع
طريقة متقدمة لا يتم فيها تعلم عوامل المصفوفة مباشرة، بل يتم إنشاؤها بواسطة دوال بارامترية (مثل الشبكات العصبية) مشتركة وموزعة، مما يقلل من كمية البيانات التي يجب تبادلها بين العقد ويحسن القدرة على التعميم.
العقد البطيئة (Stragglers)
ظاهرة في الأنظمة الموزعة حيث تقوم بعض الآلات بتنفيذ مهامها الحسابية ببطء شديد مقارنة بالآلات الأخرى، مما يؤخر عملية التحليل المتزامن بأكملها؛ تم تصميم تقنيات مثل التكهن أو الخوارزميات المتسامحة مع التأخير للتخفيف من تأثيرها.
تحليل المصفوفات غير السلبية الموزع (NMF)
امتداد موزع لتحليل المصفوفات غير السلبية، حيث يتم فرض قيود عدم السلبية على العوامل من خلال قواعد تحديث (ضربية أو إسقاطية) مكيفة للتنفيذ المتوازي، وغالبًا ما تستخدم لتجميع النصوص على نطاق واسع.
التحقق الدوري (Checkpointing) في الخوارزميات التكرارية
تقنية لحفظ حالة عوامل المصفوفة بشكل دوري على وحدة تخزين موثوقة (مثل HDFS) خلال تكرارات خوارزمية موزعة، مما يسمح باستئناف الحساب من نقطة وسيطة في حالة فشل عقدة وتجنب إعادة التشغيل من البداية.
تحليل الموترات الموزع
تعميم لتحليل المصفوفات على الموترات (المصفوفات متعددة الأبعاد) في سياق موزع، يستخدم لنمذجة البيانات بأكثر من وضعين (مثل المستخدمين، العناصر، الوقت) ويتطلب خوارزميات متوازية محددة مثل PARAFAC أو Tucker الموزع.
دالة الخسارة الموزعة
حساب خطأ إعادة بناء المصفوفة المحللة، يتم تنفيذه بطريقة مجزأة حيث تقوم كل عقدة بتقييم الخسارة على مجموعتها الفرعية من البيانات قبل أن تقوم خطوة تقليل عالمية بحساب الخسارة الكلية لتوجيه تحديثات النموذج بطريقة مركزية أو لا مركزية.
التنظيم الموزع (Distributed Regularization)
تطبيق عقوبات (مثل معيار L2) على عوامل المصفوفة لمنع الإفراط في التخصيص (overfitting)، حيث يتم حساب مصطلح التنظيم محليًا على كل عقدة وتجميعه أثناء التحديث العالمي للمعلمات، مما يضمن تنظيمًا متسقًا على مستوى المجموعة.
Spark GraphX للتحليل
استخدام واجهة برمجة تطبيقات معالجة الرسوم البيانية في Spark، GraphX، لنمذجة المصفوفة كرسوم بيانية ثنائية الأجزاء (المستخدمون-العناصر) وتنفيذ خوارزميات التحليل القائمة على تمرير الرسائل بين عقد الرسم البياني، مما يوفر بديلاً للتطبيقات القائمة على DataFrames.