قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
التحقق المتقاطع K-Fold
تقنية تقسم البيانات إلى K أقسام متساوية لتدريب واختبار النموذج K مرة بطريقة دورية.
التحقق المتقاطع بترك واحد خارج
نوع متطرف من التحقق المتقاطع K-fold حيث تُستخدم كل ملاحظة مرة واحدة للاختبار و N-1 مرة للتدريب.
التحقق المتبادل الطبقي
يحافظ على نسب الفئات في كل قسم، وهو أمر أساسي للبيانات غير المتوازنة.
منحنى ROC ومساحة تحت المنحنى
مقياس بياني لتقييم أداء المصنفات الثنائية بناءً على معدلات الإيجابيات الحقيقية والكاذبة.
مصفوفة الارتباك
جدول ملخص للتنبؤات الصحيحة والخاطئة لتقييم أداء التصنيف.
Bootstrap Validation
Technique de rééchantillonnage avec remplacement pour estimer la variabilité et la performance du modèle.
مقاييس الانحدار
مجموعة من المؤشرات (MAE, MSE, RMSE, R²) تقيس دقة تنبؤات نماذج الانحدار.
منحنى التعلم
أداة تشخيصية تحلل تطور الأداء وفقًا لحجم بيانات التدريب.
التحقق المتبادل الزمني
التكيف الذي يحترم الترتيب الزمني للبيانات لتقييم نماذج السلاسل الزمنية.
مقاييس درجة F1
المتوسط التوافقي بين الدقة والاستدعاء، مثالي لمشاكل التصنيف غير المتوازنة.
التحقق المتقاطع المهمل
التحقق المتقاطع المزدوج لتجنب الإفراط في التخصيص عند اختيار المعاملات الفائقة والنماذج.
منحنى التحقق
رسم بياني يستكشف تأثير المعاملات الفائقة على أداء النموذج لتحسين الضبط.
التحقق المتقاطع المجموعاتي
تقنية تمنع تسرب المعلومات من خلال تجميع الملاحظات المرتبطة في نفس الأقسام.
مقاييس الدقة والاسترجاع
مؤشرات تكميلية تقيِّم مدى صحة التوقعات الإيجابية وشموليتها.
التحقق المتقاطع بالكتل
نهج متخصص للبيانات المنظمة (الزمنية، المكانية) يحافظ على الاعتماد المحلي.