قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
انزياح الاحتمال المسبق
تغيير في توزيع المتغير المستهدف (y) بينما يبقى التوزيع الشرطي P(X|y) ثابتًا، مما يؤثر على تنبؤات النموذج.
مؤشر استقرار المجتمع (PSI)
مقياس كمي يقيس الفرق في التوزيع بين مجموعتين من البيانات (مثال: التدريب مقابل الإنتاج)، يستخدم للكشف عن انحراف البيانات وقياسه.
اختبار كولموغوروف-سميرنوف (KS)
اختبار إحصائي غير بارامتري يقارن دوال التوزيع التراكمية لعينتين لتحديد ما إذا كانتا تنتميان إلى نفس التوزيع.
مسافة هيلينجر
مقياس تشابه بين توزيعين احتماليين، يتراوح بين 0 و 1، يستخدم لقياس حجم انحراف البيانات بطريقة قابلة للتأويل.
عتبة كشف الانحراف
قيمة حرجة محددة مسبقًا لمقياس الانحراف (مثل PSI) يتجاوزها يتم تشغيل تنبيه تدهور البيانات لإعادة تقييم النموذج.
نافذة المرجع
فترة زمنية أو مجموعة بيانات تستخدم كقاعدة مرجعية مستقرة لمقارنة التوزيعات المستقبلية وتحديد انحراف البيانات.
نافذة الكشف
فترة زمنية متحركة على بيانات الإنتاج يتم حساب الإحصائيات عليها للمقارنة مع نافذة المرجع أثناء مراقبة الانحراف.
كشف الانحراف حسب الميزات
تحليل الانحراف على مستوى كل متغير فردي (ميزة) لتحديد الخصائص المحددة التي تغير توزيعها، مما يسهل التشخيص.
اكتشاف الانجراف متعدد المتغيرات
نهج يحلل بشكل متزامن التغييرات في التوزيع المشترك لعدة خصائص، قادر على اكتشاف الانجرافات غير المرئية على المستوى أحادي المتغير.
اكتشاف الانجراف التدريجي
طرق الكشف التي تقوم بتحديث الإحصائيات المرجعية مع وصول بيانات جديدة، مما يتكيف النموذج مع التغييرات التدريجية.
نوافذ تكيفية
تقنية يتم فيها تعديل حجم نافذة الكشف ديناميكيًا بناءً على معدل التغيير المكتشف، مما يسمح بمرونة متغيرة في الاستجابة للانجرافات.
تحليل السبب الجذري للانجراف
عملية تحقيق تهدف إلى تحديد أصل انجراف البيانات الأساسي (مثال: تغيير في العمليات، خطأ في جمع البيانات، تطور في سلوك المستخدم).
محفز إعادة تدريب النموذج
شرط آلي، غالبًا ما يعتمد على تجاوز عتبة الانجراف، الذي يبدأ عملية إعادة التدريب أو تحديث نموذج التعلم الآلي.
المراقبة الإحصائية للعمليات (SPC) للتعلم الآلي
تطبيق طرق مراقبة الجودة الصناعية، مثل لوحات التحكم، على مراقبة مقاييس النماذج لاكتشاف الانجراف بشكل قوي.