قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
الانحراف المفاهيمي
تغير في توزيع الاحتمال الشرطي P(y|x) حيث تتطور العلاقات بين الخصائص والهدف مع مرور الوقت، مما يتطلب تكييف النماذج التنبؤية.
الانحراف الظاهري
تغير في التوزيع الهامشي P(x) لخصائص الإدخال دون تعديل في العلاقة الأساسية بين الخصائص والهدف P(y|x).
الانحراف الحقيقي
تعديل أساسي في العلاقة بين الخصائص والمتغير الهدف P(y|x)، مما يؤثر مباشرة على أداء التنبؤ للنموذج.
طريقة كشف الانحراف (DDM)
خوارزمية مراقبة إحصائية تعتمد على معدلات الخطأ في النموذج باستخدام التوزيع ذي الحدين للكشف عن التغيرات المهمة في الأداء.
طريقة الكشف المبكر عن الانحراف (EDDM)
نوع مختلف من DDM محسن للكشف عن التغيرات التدريجية من خلال مراقبة المسافة المتوسطة بين الأخطاء المتتالية بدلاً من معدل الخطأ فقط.
نافذة التكيف (ADWIN)
خوارزمية تكيفية تحافظ على نافذة منزلقة بحجم متغير وتقارن إحصائياً توزيعات نافذتين فرعيتين للكشف عن التغيرات.
اختبار بيج-هينكلي
اختبار إحصائي لكشف التغيرات يعتمد على تراكم الفروق بين القيم المرصودة ومتوسطها، فعال في تحديد الانحرافات المفاجئة.
اختبار كولموغوروف-سميرنوف (KS Test)
اختبار لا معلمي يقارن دوال التوزيع التراكمي لعينتين لتحديد ما إذا كانا من نفس التوزيع.
المتوسط المتحرك المرجح أسيًا (EWMA)
طريقة تجانس إحصائي تُعطي أوزانًا تتناقص أسيًا للملاحظات الأقدم لاكتشاف التغيرات في السلاسل الزمنية.
معدل اكتشاف الانحراف
مقياس يقيس نسبة الانحرافات الحقيقية التي تم تحديدها بشكل صحيح بواسطة خوارزمية الكشف، مما يُقيّم فعالية الكشف الخاصة بها.
معدل الإنذار الكاذب
نسبة الاكتشافات الكاذبة للانحراف التي يتم الإبلاغ عنها بواسطة خوارزمية عندما لم يحدث أي تغيير حقيقي في توزيع البيانات.
تأخر الاكتشاف
الوقت المنقضي بين حدوث انحراف مفهوم حقيقي واكتشافه بواسطة خوارزمية المراقبة، مما يقيس استجابة النظام.
الطرق القائمة على النوافذ
أساليب اكتشاف الانحراف التي تستخدم نوافذ زمنية لمقارنة التوزيعات الإحصائية بين البيانات الحديثة والتاريخية.
التحكم في العمليات الإحصائية
مجموعة من الطرق الإحصائية المستخدمة لمراقبة والتحكم في العمليات، ومكيفة لاكتشاف الانحرافات في تدفقات البيانات.
اكتشاف نقطة التغيير
تحديد اللحظات الدقيقة التي تتغير فيها الخصائص الإحصائية لسلسلة زمنية بشكل كبير، وهي أساسية لاكتشاف الانحراف.
انحراف الميزة
تعديل في توزيع واحدة أو أكثر من خصائص الإدخال P(xi) مع مرور الوقت، مما قد يؤثر بشكل غير مباشر على أداء النموذج.
انحراف الاحتمالية المسبقة
تغيير في التوزيع الهامشي للمتغير الهدف P(y) دون تعديل في العلاقة الشرطية P(y|x)، مما يؤثر على توازن الفئات.
طرق المجموعة للكشف عن الانحراف
نهج تجمع بين عدة كواشف انحراف أو نماذج أساسية لتحسين متانة ودقة اكتشاف التغيرات.
الانحراف التدريجي
نوع من انحراف المفهوم حيث تحدث التغيرات في توزيع البيانات أو العلاقات بين المتغيرات بشكل تدريجي على مدى فترة ممتدة.
الانحراف المفاجئ
تغيير مفاجئ وفوري في توزيع البيانات أو العلاقات بين المتغيرات، يتطلب كشفاً سريعاً وتكيفاً للنموذج.