قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
معدل التقارب
مقياس لسرعة وصول خوارزمية التعلم الموحد إلى حل أمثل أو نقطة ثابتة، متأثرًا بتغاير البيانات والتواصل بين العملاء.
التحديثات المحلية
عدد تكرارات التحسين التي يتم إجراؤها محليًا على كل عميل قبل التواصل مع الخادم المركزي، مما يؤثر مباشرة على التقارب والكفاءة الحسابية.
النموذج العالمي
النموذج المجمع الناتج عن توحيد مساهمات جميع العملاء المشاركين، ممثلًا للمعرفة الجماعية للنظام الموزع.
ضغط التدرج
تقنية تقلل حجم التدرجات المنقولة بين العملاء والخادم عن طريق التكميم أو أخذ العينات، مما يحسن كفاءة الاتصال مع الحفاظ على التقارب.
الخصوصية التفاضلية
إطار نظري يضمن السرية بإضافة ضوضاء مسيطر عليها إلى التحديثات المحلية، مما يؤثر على المقايضة بين الخصوصية وتقارب النموذج الموحد.
تحمل الأخطاء البيزنطية
مرونة النظام في مواجهة العملاء الخبثاء أو المعطوبين الذين يرسلون تحديثات غير صحيحة، مما يتطلب آليات كشف وتجميع مقاومة.
التعلم الموحد غير المتزامن
نموذج تدريب حيث يقوم العملاء بتحديث النموذج العالمي بشكل غير متزامن، مما يقلل أوقات الانتظار لكنه يعقد تحليل التقارب.
تغاير النموذج
إدارة التغاير المعماري بين نماذج العملاء في الأنظمة الموحدة، مما يتطلب استراتيجيات تجميع متكيفة لضمان التقارب.
تحليل التقارب
دراسة نظرية للشروط التي تضمن تقارب الخوارزميات الموحدة، مع الأخذ في الاعتبار عدم تجانس البيانات، الأعطال، وقيد الاتصال.
منظر التحسين
سطح الخسارة الجماعية في التعلم الموحد، الذي يتميز بعدة أمثل محلية بسبب التوزيع غير المتطابق للبيانات بين العملاء.
أخذ عينات العملاء
استراتيجية اختيار مجموعة فرعية من العملاء في كل جولة تدريب، تؤثر على سرعة التقارب وعدالة التمثيل في النموذج العالمي.
الزخم في التعلم الموحد
تقنية تسريع التقارب تستخدم سجل التدرجات المحلية أو العالمية لتحقيق الاستقرار وتسريع التحسين في البيئات الموزعة.
ضمانات التقارب
خصائص نظرية تضمن تقارب الخوارزمية الموحدة تحت شروط معينة، تشمل حدوداً على معدل التقارب وجودة النموذج النهائية.
التحسين الموحد
تخصص يدرس طرق التحسين الخاصة بقيد التعلم الموحد، يجمع بين نظرية التحسين والأنظمة الموزعة.
عدم تجانس النظام
تغير القدرات الحسابية والشبكية بين العملاء، مما يؤثر مباشرة على استراتيجيات التقارب ويتطلب منهجيات تكيفية.