Algorithm

الخوارزميات و هي مجموعة من القواعد التي يمكن للآلة اتباعها لتعلم كيفية أداء مهمة.

Artificial intelligence

الذكاء الاصطناعي يشير إلى المفهوم العام للآلات التي تتصرف بطريقة تحاكي أو تحاكي الذكاء البشري. يمكن أن يكون للذكاء الاصطناعي مجموعة متنوعة من الميزات، مثل التواصل أو صنع القرارات المشابهة للبشر.

Autonomous

وهي وصف الآلة بأنها ذاتية إذا كانت قادرة على أداء مهمتها أو مهامها بدون الحاجة إلى تدخل بشري.

Backward chaining

.: التسلسل الزمني العكسي طريقة يبدأ فيها النموذج بالإخراج المطلوب ويعمل بشكل عكسي للعثور على البيانات التي قد تدعمه.

Bias

الافتراضات التي يقوم بها النموذج والتي تبسط عملية التعلم لأداء المهمة المحددة له. تعمل معظم نماذج التعلم الآلي المشرف عليها بشكل أفضل عندما يكون التحيز منخفضًا، حيث أن هذه الافتراضات يمكن أن تؤثر سلبًا على النتائج.

Big data

هي مجموعات البيانات التي تكون كبيرة جدًا أو معقدة لدرجة أنها لا يمكن استخدامها بواسطة تطبيقات معالجة البيانات التقليدية.

Bounding box

مربع الحدود يستخدم عادة في تلصيق الصور أو الفيديو، وهو صندوق وهمي يتم رسمه على المعلومات البصرية. يتم تسمية محتويات الصندوق لمساعدة النموذج على التعرف عليها كنوع مختلف من الكائن.

Chatbot

روبوت الدردشة هو برنامج مصمم للتواصل مع الناس عبر أوامر النص أو الصوت بطريقة تحاكي المحادثة الإنسانية.

Cognitive computing

الحوسبة الإدراكية ببساطة هي استخدام نماذج حاسوبية لمحاكاة عملية التفكير البشرية في المواقف المعقدة حيث قد تكون الإجابات غامضة.

Computational learning theory

نظرية التعلم الحسابي هي مجال داخل الذكاء الاصطناعي يهتم بشكل أساسي بإنشاء وتحليل خوارزميات التعلم الآلي.

Corpus

المخزون هو مجموعة كبيرة من المواد المكتوبة أو المنطوقة التي يمكن استخدامها لتدريب الآلة لأداء المهام اللغوية.

Data mining

تنقيب البيانات هي عملية تحليل مجموعات البيانات لاكتشاف أنماط جديدة قد تحسن النموذج.

Data science

علم البيانات يستفيد من الإحصاء وعلوم الحاسوب وعلوم المعلومات، ويهدف هذا المجال العلمي الشامل إلى استخدام مجموعة متنوعة من الطرق والعمليات والأنظمة العلمية لحل المشاكل المتعلقة بالبيانات.

Dataset

مجموعة بيانات تعني تجميع لنقاط البيانات ذات الصلة، عادةً مع ترتيب وعلامات موحدة.

Deep learning

التعلم العميق وظيفة من وظائف الذكاء الاصطناعي التي تحاكي الدماغ البشري عن طريق التعلم من كيفية تنظيم البيانات، بدلاً من خوارزمية مبرمجة للقيام بشيء محدد.

Entity annotation

مصطلح تعليق كيان هو عملية وضع العلامات على الجمل الغير منظمة بالمعلومات بحيث يمكن للجهاز الآلي قراءتها. يمكن أن يتضمن ذلك وسم جميع الأشخاص والمؤسسات والمواقع في وثيقة ما.

Entity extraction

: استخراج الكيان هو مصطلح شامل يشير إلى عملية إضافة بنية للبيانات حتى يمكن للجهاز الآلي قراءتها. يمكن للانسان ان يقوم بعملية استخراج الكيان و يمكن أيضا بواسطة نموذج تعلم الآلة.

Forward chaining

إعادة التسلسل الأمامي هي طريقة يجب فيها على الجهاز الآلي العمل بدأً من المشكلة لإيجاد حل محتمل. عن طريق تحليل مجموعة من الافتراضات، يجب على الذكاء الاصطناعي تحديد الافتراضات التي تتعلق بالمشكلة.

General AI

الذكاء الاصطناعي العام الذي يمكن أن يقوم بأي مهمة فكرية يمكن أن يقوم بها أي إنسان. يشار إليها أحيانًا باسم الذكاء الاصطناعي القوي.

Hyperparameter

المعاملات الفائقة يتم استخدامه في بعض الأحيان بشكل متبادل مع المصطلح parameter، على الرغم من وجود بعض الاختلافات الدقيقة بين المصطلحين. الهايبر باراميتر هي القيم التي تؤثر على طريقة تعلم النموذج الخاص بك. وعادة ما يتم وضعها يدويًا خارج النموذج.

Intent

القصد هو نوع من العلامات المستخدمة بشكل شائع في بيانات التدريب لروبوتات الدردشة وغيرها من مهام معالجة اللغة الطبيعية، يحدد الهدف أو الغرض من ما يتم قوله. على سبيل المثال، يمكن أن يكون القصد من عبارة "خفض مستوى الصوت" هو "تخفيض مستوى الصوت".

Label

العلامة هي جزء من بيانات التدريب يحدد النتائج المطلوبة لتلك البيانات الخاصة.

Linguistic annotation

التعليق اللغوي تتمثل في وضع علامات على مجموعة بيانات الجمل، وإعدادها لأي نوع من التحليل أو التقييم. وتشمل الاستخدامات الشائعة للبيانات المعلمة للغة التحليل العاطفي ومعالجة اللغة الطبيعية.

Machine intelligence

ذكاء الآلة هو مصطلح شامل يشير إلى أنواع مختلفة من خوارزميات التعلم، بما في ذلك تعلم الآلة والتعلم العميق.

Machine learning

تعلم الآلة هو نوع من الذكاء الاصطناعي يركز بشكل خاص على تطوير خوارزميات تساعد الآلات على التعلم والتغيير استجابة للبيانات الجديدة، دون مساعدة من الإنسان.

Machine translation

ترجمة الآلة هي ترجمة النص بواسطة خوارزمية، بدون أي تدخل من الإنسان.

Model

النموذج مصطلح شامل يشير إلى منتج التدريب على الذكاء الاصطناعي، الذي يتم إنشاؤه عن طريق تشغيل خوارزمية تعلم الآلة على بيانات التدريب.

Neural network

الشبكة العصبية وتسمى أيضًا (neural net)، هي نظام حاسوبي مصمم للعمل مثل الدماغ البشري. وعلى الرغم من أن الباحثين لا يزالون يعملون على إنشاء نموذج آلي للدماغ البشري، يمكن للشبكات العصبية الحالية أن تؤدي العديد من المهام التي تتضمن الكلام والرؤية واستراتيجيات لعبة اللوح(Board Game)..

Natural language generation

إنتاج اللغة الطبيعية (NLG) تشير إلى العملية التي يقوم بها الجهاز لتحويل البيانات المنظمة إلى نص أو كلام يمكن للبشر فهمه. في الأساس، يعني إنتاج اللغة الطبيعية ما يكتبه أو يقوله الجهاز كجزء نهائي من عملية الاتصال.

Natural language processing

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هو المصطلح الشمولي لأي قدرة للآلة على أداء المهام الحوارية، مثل التعرف على ما يتم قوله لها وفهم المعنى المقصود والرد بشكل ذكي.

Natural language understanding

فهم اللغة الطبيعية (NLU) كجزء فرعي من معالجة اللغة الطبيعية، يتعامل فهم اللغة الطبيعية مع مساعدة الآلات على التعرف على المعنى المقصود من اللغة - مع مراعاة النواحي الدقيقة وأخطاء القواعد النحوية.

Overfitting

التحامل الزائد مصطلح هام في مجال الذكاء الاصطناعي، وهو عبارة عن أعراض تدريب تعلم الآلة عندما تكون قادره على العمل على أمثلة محددة فقط موجودة في بيانات التدريب. يجب أن يكون النموذج العام قادرًا على استخدام الاتجاهات العامة وراء البيانات للعمل على أمثلة جديدة.

Parameter

المعامل هو متغير داخل النموذج يساعده على عمل التنبؤات. يمكن تقدير قيمة المعامل باستخدام البيانات وغالبًا ما لا يتم تعيينها بواسطة الشخص الذي يشغل النموذج.

Pattern recognition

معرفة الأنماط غالبًا ما يكون التمييز بين التعرف على الأنماط وتعلم الآلة غير واضح، ولكن هذا المجال يهتم بشكل أساسي بالعثور على الاتجاهات والأنماط في البيانات.

Predictive analytics

التحليل التنبؤي يتم بناء هذا النوع من التحليلات عن طريق دمج التنقيب في البيانات وتعلم الآلة، ويتم استخدامه للتنبؤ بما سيحدث خلال فترة زمنية محددة بناءً على البيانات التاريخية والاتجاهات.

Python

لغة برمجة تستخدم للبرمجة العامة.

Reinforcement learning

التعلم بالتعزيز وهي طريقة لتعليم الذكاء الاصطناعي يتم فيها تحديد هدف دون معايير محددة، مما يشجع النموذج على اختبار سيناريوهات مختلفة بدلاً من البحث عن إجابة واحدة. يمكن للنموذج، بناءً على تعليقات الإنسان، تلاعب السيناريو التالي لتحقيق نتائج أفضل.

Semantic annotation

تعليقات معنوية هي وضع علامات على عدة استفسارات بحث أو منتجات مختلفة بهدف تحسين صلة المحركات البحثية.

Sentiment analysis

تحليل المشاعر هي عملية تحديد وتصنيف الآراء في نص ما ، غالباً ما يكون الهدف هو تحديد موقف كاتب النص تجاه شيء ما.

Strong AI

الذكاء الاصطناعي القوي، تركز هذه المجالات من البحث على تطوير الذكاء الاصطناعي الذي يعادل العقل البشري في القدرة. يستخدم مصطلح الذكاء الاصطناعي العام بشكل مشابه بين الحين والآخر.

Supervised learning

التعلم بواسطة الاشراف هو نوع من تعلم الآلة يستخدم مجموعات بيانات منظمة، مع المدخلات والعلامات، لتدريب وتطوير خوارزمية.

Test data

بيانات الاختبار هي البيانات الغير مصنفة المستخدمة للتحقق من قدرة نموذج تعلم الآلة على أداء مهمته المعينة.

Training data

بيانات التدريب تشير إلى جميع البيانات المستخدمة خلال عملية تدريب خوارزمية التعلم الآلي، بالإضافة إلى مجموعة البيانات المحددة المستخدمة للتدريب بدلاً من الاختبار.

Transfer learning

التعلم بالنقل هذا النوع من التعلم ينطوي على قضاء بعض الوقت في تدريس الجهاز لأداء مهمة ذات صلة ، ثم السماح له بالعودة إلى عمله الأصلي بدقة أكبر. واحدة من الأمثلة المحتملة على هذا الأسلوب هو استخدام نموذج يحلل المشاعر في تقييمات المنتجات وطلب منه تحليل التغريدات لمدة أسبوع.

Turing test

اختبار تيورينغ يتم تسميته على اسم آلان تيورينغ، الرياضي وعالم الحاسوب وعالم المنطق المشهور، ويهدف إلى اختبار قدرة الجهاز على النجاح و لا تستطيع ان تفرق بينه و بين الإنسان، ولا سيما في مجالات اللغة والسلوك. وبعد تقييمه من قبل إنسان، يتم اجتياز الجهاز إذا كانت إخراجه لا يمكن تمييزه عن إخراج المشارك البشري.

Unsupervised learning

التعلم بدون اشراف هو نوع من التدريب حيث يتم طلب من الخوارزمية إجراء الاستدلالات من مجموعات البيانات التي لا تحتوي على تسميات. هذه الاستدلالات هي ما يساعد الخوارزمية على التعلم.

Validation data

بيانات التحقق هذه البيانات المنظمة مثل بيانات التدريب، حيث يتم استخدامها لاختبار النموذج الذي تم تدريبه مؤخرًا ضد البيانات الجديدة وتحليل الأداء، مع تركيز خاص على التحقق من الإفراط في التعلم.

Variance

التباين هي الكمية التى تقوم دالة القصد لتعلم الآلة بتغييرها خلال فترة تدريبه. على الرغم من كونها مرنة، إلا أن النماذج ذات التباين العالي عرضة للافراط في التعلم وانخفاض الدقة التنبؤية لأنها تعتمد على بيانات التدريب.

Variation

الاختلاف يعمل هذا بالتزامن مع القصد في معالجة اللغة الطبيعية ويشار إليه أيضًا باسم الاستفسارات أو الالفاظ. الاستفسارات هي ما قد يقوله الشخص لتحقيق هدف محدد. على سبيل المثال ، إذا كان القصد هو "الدفع بواسطة بطاقة الائتمان" ، فقد يكون اللفظ "أود الدفع بواسطة البطاقة ، من فضلك".

Weak AI

الذكاء الضعيف يشار إليه أيضًا باسم الذكاء الضيق ، وهو نموذج يتميز بمجموعة من المهارات الثابتة ويتركز على مجموعة محددة من المهام. يعتبر معظم حلول الذكاء الاصطناعي الحالية تستخدم الذكاء الاصطناعي الضعيف، غير قادر على تعلم أو تنفيذ المهام خارج مجموعة مهاراته المتخصصة.