قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
التحقق المتقاطع بترك واحد خارجاً
تقنية للتحقق المتقاطع حيث تُستخدم كل ملاحظة في مجموعة البيانات مرة واحدة كمجموعة اختبار، بينما تُستخدم الملاحظات N-1 المتبقية للتدريب. تزيد هذه الطريقة من استخدام البيانات ولكنها تؤدي إلى تعقيد حسابي مرتفع.
متوسط الخطأ التربيعي
مقياس تقييم يقيس متوسط مربعات الفروق بين القيم المتوقعة والقيم الفعلية، يُستخدم بشكل خاص في مشاكل الانحدار. يعاقب الأخطاء الكبيرة بشكل أكبر بسبب التأثير التربيعي.
مفاضلة التحيز والتباين
معضلة أساسية في التعلم الآلي حيث يؤدي تقليل التحيز إلى زيادة التباين والعكس صحيح، مما يؤثر على قدرة النموذج على التعميم. يتمثل التحسين في إيجاد التوازن المثالي بين هذين المكونين للخطأ.
خطأ التعميم
مقياس أداء النموذج على بيانات غير مرئية لم تُستخدم أثناء التدريب، مما يعكس قدرته على التعميم. يتم تقديره من خلال تقنيات التحقق المتقاطع لتجنب التفاؤل المتحيز لخطأ التدريب.
التعلم الناقص
حالة يكون فيها النموذج بسيطاً جداً لالتقاط البنية الأساسية للبيانات، مما يؤدي إلى أداء ضعيف على مجموعات التدريب والاختبار. تظهر من خلال أخطاء مرتفعة ومنتظمة أثناء التحقق المتقاطع.
منحنى التعلم
رسم بياني يمثل تطور أداء النموذج بناءً على حجم مجموعة التدريب، ويكشف مشاكل التعلم المفرط أو الناقص. يساعد في تحديد ما إذا كانت إضافة البيانات يمكن أن تحسن الأداء.
التحقق المتقاطع المتداخل
تقنية متقدمة تستخدم حلقتين من التحقق المتقاطع لاختيار المعلمات الفائقة وتقييم النموذج، مما يتجنب تسرب المعلومات. تقوم الحلقة الداخلية بتحسين المعلمات الفائقة بينما تقوم الحلقة الخارجية بتقييم الأداء النهائي.
فترة الثقة
نطاق القيم المقدر الذي يحتوي على القيمة الحقيقية للمعلمة بمستوى ثقة محدد، محسوب من نتائج التحقق المتقاطع. يقوم بتحديد عدم اليقين المرتبط بتقديرات أداء النموذج.
اختبار الدلالة الإحصائية
إجراء لتحديد ما إذا كانت الاختلافات في الأداء بين النماذج ذات دلالة إحصائية أم ناتجة عن الصدفة. يتم تطبيق اختبارات مثل اختبار t للطالب المقترن أو اختبار ويلكوكسون على نتائج التحقق المتقاطع.
التحقق المتقاطع بترك P خارجاً
تعميم لطريقة LOOCV حيث يتم ترك P ملاحظة جانباً للاختبار في كل تكرار، مما يخلق C(N,P) تركيبات محتملة. توفر هذه الطريقة توازناً بين LOOCV وK-fold من حيث الانحياز-التباين والتكلفة الحسابية.
التحقق المتقاطع المتكرر
تقنية تكرر التحقق المتقاطع K-fold عدة مرات مع تقسيمات أولية مختلفة لتقليل تباين تقدير الأداء. توفر تقييماً أكثر استقراراً على حساب زيادة وقت الحساب.
ضبط المعلمات الفائقة
عملية تحسين المعلمات الفائقة للنموذج باستخدام التحقق المتقاطع لتقييم كل تكوين وتجنب الإفراط في التخصيص على مجموعة الاختبار. تشمل الأساليب البحث الشبكي والبحث العشوائي والتحسين البايزي.