معجم مصطلحات الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات. يمكن الاطلاع على منهجية الترجمة والمساهمين من هنا.
| |
A
|
| تحليل استئصالي |
ablative analysis |
| الدقّة/الضبط |
accuracy |
| أفعال |
actions |
| دالة تنشيط |
activation function |
| آدم |
Adam |
| تعزيز تَكَيُّفي |
adaptive boosting |
| وكيل |
agent |
| طريقة تجميع هرمية |
agglomerative hierarchical approach |
| معيار آكياك المعلوماتي |
AIC |
| غير متناظر |
antisymmetric |
| معمارية |
architecture |
| المساحة تحت منحنى دقة الأداء (المساحة تحت المنحنى) |
Area Under the receiving operating Curve (AUC) |
| تقويم |
assessment |
| افتراض |
assumption |
| ربط متوسط |
average linkage |
| مسلمات الاحتمالات |
axioms of probability |
|
B
|
| انتشار عكسي |
backpropagation |
| حزمة |
batch |
| نزول اشتقاقي حزمي |
batch gradient descent |
| تسوية حزمية |
batch normalization |
| قاعدة بايز |
Bayes’ rule |
| خوارزمية بيل وسجنوسكي |
Bell and Sejnowski algorithm |
| معادلة بلمان |
Bellman equation |
| توزيع بِرنوللي |
Bernoulli distribution |
| مُدخل بِرنوللي |
Bernoulli parameter |
| انحياز |
bias |
| موازنة الانحياز/التباين |
bias/variance trade-off |
| معيار المعلومات البايزي |
BIC |
| شجرة ثنائية |
binary tree |
| تعزيز |
boosting |
|
c
|
| حساب التفاضل والتكامل |
calculus |
| مؤشر كالينسكي-هارباز |
Calinski-Harabaz index |
| خلية |
cell |
| مبرهنة النهاية المركزية |
Central Limit Theorem |
| نقطة مركزية |
centroid |
| قاعدة التسلسل |
chain rule |
| دالة وَسم |
characteristic function |
| يَسِم |
characterizes |
| متراجحة تشيبشيف |
Chebyshev’s inequality |
| حد تشرنوف |
Chernoff bound |
| مربع كاي |
Chi-Squared |
| أصناف |
classes |
| تصنيف |
classification |
| التصنيف والانحدار الشجري |
Classification and Regression Trees (CART) |
| مقاييس التصنيف |
classification metrics |
| مُصَنِّف |
classifier |
| حل مغلق |
closed form solution |
| مجموعة |
cluster |
| تجميع |
clustering |
| مُعامل التحديد |
coefficient of determination |
| مُعامل |
coefficient |
| مُعاملات |
coefficients |
| عمود متجه |
column-vector |
| توفيق |
combination |
| توافيق |
combinatorics |
| ربط كامل |
complete linkage |
| كثافة شرطية |
conditional density |
| احتمال شرطي |
conditional probability |
| مصفوفة الدقّة |
confusion matrix |
| مستمر |
continuous |
| التقارب |
convergence |
| دالة محدبة |
convex function |
| طبقة ترشيح |
convolutional layer |
| الشبكات العصبية الترشيحية |
convolutional neural networks |
| ارتباط |
correlation |
| دالة التكلفة |
cost function |
| تغاير |
covariance |
| التحقق المتقاطع |
Cross Validation (CV) |
| الانتروبيا التقاطعية |
cross-entropy |
| خسارة الانتروبيا التقاطعية |
cross-entropy loss |
| توزيع تراكمي |
cumulative distribution |
| دالة التوزيع التراكمي |
Cumulative Distribution Function (CDF) |
| دالة تراكمية |
cumulative function |
|
D
|
| نقاط بيانات |
data points |
| حد القرار |
decision boundary |
| شجرة قرار |
decision tree |
| تفكيك |
decomposition |
| التعلم العميق |
deep learning |
| كثافة |
density |
| مشتقة |
derivative |
| قطري |
diagonal |
| شبه قطري |
diagonalizable |
| بُعد |
dimension |
| تقليص الأبعاد |
dimension reduction |
| مُعامل الاقتطاع |
discount factor |
| متقطع |
discrete |
| نموذج تمييزي |
discriminative model |
| تشتت |
dispersion |
| دالة تحريف |
distortion function |
| توزيع |
distribution |
| إسقاط |
dropout |
|
E
|
| قيمة ذاتية |
eigenvalue |
| متجه ذاتي |
eigenvector |
| خطأ تجريبي |
empirical error |
| طريقة تجميعية |
ensemble method |
| تحليل الأخطاء |
error analysis |
| تقدير |
estimation |
| مُقَدِّر |
estimator |
| حَدَث |
event |
| القيمة المتوقعة للتوزيع |
expectation of the distribution |
| خطوة القيمة المتوقعة |
expectation step |
| تعظيم القيمة المتوقعة |
Expectation-Maximization (EM) |
| القيمة المتوقعة |
expected value |
| مجموع المربعات المُفسَّر |
explained sum of squares |
| ربط صريح |
explicit mapping |
| توزيع أُسّي |
exponential distribution |
| عائلة أُسّية |
exponential family |
|
F
|
| درجة ف1/درجة F1 |
F1 score |
| تحليل عاملي |
factor analysis |
| تحليل إلى عوامل |
factorization technique |
| ربط الخصائص |
feature mapping |
| فضاء الخصائص |
feature space |
| بوابة نسيان |
forget gate |
| انتشار أمامي |
forward propagation |
| طبقة تامة الاتصال |
fully connected layer |
|
G
|
| بوابات |
gates |
| تحليل التمايز الجاوسي |
Gaussian discriminant analysis |
| توزيع جاوسي/طبيعي |
Gaussian distribution |
| نواة جاوسية |
Gaussian kernel |
| استهلال جاوسي |
Gaussian initialization |
| يعمِّم |
generalize |
| نماذج خطية عامة |
Generalized Linear Models (GLM) |
| تعلم توليدي |
generative learning |
| نموذج توليدي |
generative model |
| توزيع هندسي |
geometric distribution |
| مشتقة |
gradient |
| صعود اشتقاقي |
gradient ascent |
| تعزيز اشتقاقي |
gradient boosting |
| نزول اشتقاقي |
gradient descent |
| مشتقّات |
gradients |
| علامة مرجعية |
ground truth label |
|
H
|
| هَسِّية |
Hessian |
| طبقة مخفية |
hidden layer |
| تجميع هرمي |
hierarchical clustering |
| خسارة مفصلية |
hinge loss |
| متراجحة هوفدنك |
Hoeffding inequality |
| مُدخل ضبط |
hyperparameter |
| فرضية |
Hypothesis |
|
I
|
| مصفوفة الوحدة |
identity matrix |
| استقلال |
independence |
| مستقلة وموزعة تطابقياً |
independent and identically distributed (iid) |
| تحليل المكونات المستقلة |
Independent Component Analysis (ICA) |
| متغير عشوائي مستقل |
independent random variable |
| متراجحة |
inequality |
| يستنبط |
infer |
| استهلال |
initializing |
| ضرب داخلي |
inner product |
| بوابة إدخال |
input gate |
| طبقة مدخلات |
input layer |
| معكوس المصفوفة |
inverse matrix |
| قابلة للعكس |
invertible |
|
J
|
| متراجحة جينسين |
Jensen’s inequality |
| موزعة اشتراكياً |
jointly distributed |
|
K
|
| نواة |
kernel |
| ربط النواة |
kernel mapping |
| حيلة النواة |
kernel trick |
| س جزء/أجزاء |
k-folds |
| تجميع بالمتوسطات |
k-means clustering |
| خورازمية أقرب الجيران (k-nn) |
k-nearest neighbors (k-nn) |
|
L
|
| البيانات المٌعلمّة |
labeled data |
| مضروبات لاغرانج |
Lagrange multipliers |
| لاغرانجي |
Lagrangian |
| متغيرات كامنة |
latent variables |
| طبقات |
layers |
| دالة ريلو المتسربة |
leaky ReLU |
| معدل التعلّم |
learning rate |
| نظرية التعلم |
learning theory |
| خوارزمية أصغر معدل تربيع |
Least Mean Squares (LMS) algorithm |
| خطأ أصغر تربيع |
least squared error |
| الإبقاء على واحد |
leave-one-out |
| قاعدة لايبنتز للتكامل |
Leibniz integral rule |
| أرجحية |
likelihood |
| جبر خطي |
linear agebra |
| نماذج خطيّة |
linear models |
| انحدار خطي |
linear regression |
| غير مستقل خطياً |
linearly dependent |
| مستقل خطياً |
linearly independent |
| انحدار موزون محليّاً |
Locally Weighted Regression (LWR) |
| دالة لوجستية |
logistic function |
| خسارة لوجستية |
logistic loss |
| انحدار لوجستي |
logistic regression |
| أرجحية لوغاريثمية |
log-likelihood |
| دالة تجزئة لوغاريثمية |
log-partition function |
| الذاكرة قصيرة المدى المطولة |
Long Short-Term Memory (LSTM) |
| خسارة |
loss |
| دالة الخسارة |
loss function |
| حد أدنى |
lower-bound |
|
M
|
| معيار معامل مالوس |
Mallow’s CP |
| يربط |
maps (v) |
| كثافة هامشية |
marginal density |
| عمليات قرار ماركوف |
Markov decision processes |
| مصفوفة |
matrix |
| رتبة المصفوفة |
matrix rank |
| خطوة التعظيم |
maximization step |
| تعظيم |
maximizing |
| تقدير الأرجحية الأعلى |
maximum likelihood estimation |
| مقاييس |
metrics |
| تصغير |
minimizing |
| خليط جاوسي |
mixture of Gaussians |
| نموذج |
model |
| اختيار النموذج |
model selection |
| تقدير غير منمذج |
model-free estimation |
| عزوم التوزيع |
moments of the distribution |
| رتيبة غير متناقصة |
monotonically non-decreasing |
| غير متداخلة |
mutually exclusive |
|
N
|
| بايز البسيط |
naive Bayes |
| مُدخل قانوني (أو مقنن) |
natural parameter\canonical parameter |
| تجميع متداخل |
nested clusters |
| الشبكات العصبية |
neural networks |
| عصبونات |
neurons |
| طريقة نيوتن-رافسون |
Newton-Raphson method |
| خوارزمية/طريقة نيوتن |
Newton’s algorithm/method |
| تعقيدات غير خطية |
non-linear complexities |
| قابلية الفصل غير الخطي |
non-linear separability |
| غير بارامتري |
non-parametric |
| مصفوفة غير منفردة |
non-singular matrix |
| نظيم |
norm |
| معادلة طبيعية/ناظمية |
normal equation |
| مُدخل تسوية |
normalization parameter |
| تسوية البيانات |
normalize the data |
| رموز |
notations |
| طريقة عددية |
numerical method |
|
O
|
| دالة الهدف |
objective function |
| الأحسن |
optimal |
| مُصنِّف الهامش الأحسن |
optimal margin classifier |
| السياسة الأحسن |
optimal policy |
| التحسين |
optimization |
| يحسّن |
optimize |
| متعامد |
orthogonal |
| مصفوفة متعامدة |
orthogonal matrix |
| ضرب خارجي |
outer product |
| بوابة إخراج |
output gate |
| طبقة مخرجات |
output layer |
| فرط التخصيص |
overfitting |
|
P
|
| مُدخَل |
parameter |
| تقدير المُدخَل |
parameter estimation |
| قسم |
partition |
| تبديل (جمعها تباديل) |
permutation |
| توزيع بواسون |
Poisson distribution |
| سياسة |
policy |
| موجبة مُعرَّفة |
positive definite |
| مصفوفة موجبة شبه مُعرَّفة |
Positive Semi-Definite (PSD) matrix |
| احتمال بَعدي |
posterior probability |
| الدقة |
precision |
| نموذج تنبؤي |
predictive model |
| تحليل المكون الرئيس |
Principal Component Analysis (PCA) |
| فضاء المكونات الرئيسة |
principal components space |
| احتمالات |
probabilities |
| دالة كثافة احتمالية |
Probability Density Function (PDF) |
| توزيع احتمالي |
probability distribution |
| تقريباً صحيح احتمالياً |
Probably Approximately Correct (PAC) |
| إسقاط البيانات |
project the data |
|
Q
|
| خوارزمية التعلم Q |
Q-learning |
|
R
|
| مربع ر / مربع R |
R squared |
| غابة عشوائية |
random forest |
| عينة عشوائية |
random sample |
| متغير عشوائي |
random variable |
| القِيَم العشوائية المُلاحَظة |
realizations of the random variable |
| الاستدعاء |
recall |
| منحنى دقّة الأداء |
Receiver Operating Characteristic (ROC) curve |
| الشبكات العصبية التكرارية |
recurrent neural networks |
| بشكل تكراري |
recursively |
| انحدار |
regression |
| ضبط |
regularization |
| التعلم التعزيزي |
reinforcement learning |
| دالة ريلو |
ReLU |
| مجموع المربعات المتبقي |
residual sum of squares |
| دالة المكافأة |
reward function |
|
S
|
| متوسط العيّنة |
sample mean |
| فضاء العيّنة |
sample space |
| تباين العيّنة |
sample variance |
| عددي |
scalar |
| مجموعة تكسيرية |
shattering set |
| سيجمويد |
sigmoid |
| دالة سيجمويد |
sigmoid function |
| معامل الظّل |
silhouette coefficient |
| تحليل القيم المنفردة |
Singular-Value Decomposition (SVD) |
| انحدار سوفت ماكس |
softmax regression |
| فضاء |
space |
| مبرهنة الطّيف |
spectral theorem |
| مصفوفة مربعة |
square matrix |
| انحراف معياري |
standard deviation |
| تحول حالة |
state transition |
| حالات |
states |
| إحصاءات/علم الإحصاء |
statistics |
| صعود اشتقاقي عشوائي |
Stochastic Gradient Ascent (SGA) |
| نزول اشتقاقي عشوائي |
Stochastic Gradient Descent (SGD) |
| إحصاء كافٍ |
sufficient statistic |
| تعلّم موجَّه |
supervised learning |
| آلة المتجهات الداعمة |
Support Vector Machines (SVM) |
| المتجهات الداعمة |
support vectors |
| متناظر |
symmetric |
|
T
|
| دالة الظل الزائدي |
Tanh |
| مجموعة اختبار |
testing set |
| حد |
threshold |
| المجموع الكلي للمربعات |
total sum of squares |
| أثر |
trace |
| بيانات تدريب |
training data |
| خطأ التدريب |
training error |
| مثال تدريب |
training example |
| مجموعة تدريب |
training set |
| منقول |
transpose |
| طريقة شجرية |
tree-based method |
| صف/زمرة |
tuple |
|
U
|
| أصناف غير متوازنة |
unbalanced classes |
| فرط التعميم |
underfitting |
| حد الاتحاد |
union bound |
| مصفوفة واحدية |
unitary matrix |
| بيانات غير مُعَلَّمَة |
unlabeled data |
| مصفوفة الفصل |
unmixing matrix |
| بيانات جديدة |
Unseen data |
| تعلم غير موجَّه |
unsupervised learning |
| قانون التحديث |
update rule |
| مبرهنة الحد الأعلى |
upper bound theorem |
|
V
|
| مجموعة تحقق |
validation set (hold-out\development set) |
| دالة القيمة |
value function |
| خوارزمية تكرار القيمة |
value iteration algorithm |
| مشتقة متلاشية |
vanishing gradient |
| مبرهنة فابنيك |
Vapnik theorem |
| بُعْد فابنيك-تشرفونيكس |
Vapnik-Chervonenkis (VC) dimension |
| تباين |
variance |
| متّجه |
vector |
| فضاء المتجهات |
vector space |
|
W
|
| ربط وارْد |
Ward linkage |
| المتعلم/المصنف الضعيف |
weak learners/classifier |
| وَزن |
weight |
| قانون تعلم ويدرو-هوف |
Widrow-Hoff learning rule |
|
Z
|
| تبطين صفري |
zero padding |
