أساسيات
مقاييس التقييم
مقاييس التقييم مقاييس كمية تقيس أداء النموذج. التصنيف: الدقة وF1؛ الانحدار: متوسط مربع الخطأ؛ الترجمة: BLEU. اختيار المقياس الصحيح حاسم.
←
الأخلاقيات والسلامة
الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)
الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير يشمل تقنيات تجعل قرارات نماذج الذكاء الاصطناعي مفهومة للبشر، مُجابهةً الطبيعة «الصندوق الأسود» للشبكات العصبية العميقة. تشمل الأساليب قيم SHAP وLIME وتصور الانتباه والتفسيرات المفاهيمية. ضروري للصناعات المنظمة: يجب لبنك مغربي أن يستطيع شرح سبب رفض قرض، ولمستشفى تبرير توصية نظام تشخيصي للطبيب المعالج.
←
علم البيانات
هندسة السمات
هندسة السمات تستخدم معرفة المجال لإنشاء وتحديد متغيرات مدخلات فعّالة. تشمل تحويل الطوابع الزمنية إلى أيام الأسبوع ودمج العناوين إلى مسافات. ضرورية للبيانات الجدولية للأعمال.
←
علم البيانات
استخراج السمات
استخراج السمات هو عملية تحويل البيانات الخام إلى مجموعة من الخصائص الرقمية المفيدة وغير المتكررة التي يمكن لنماذج تعلم الآلة استخدامها. في الرؤية الحاسوبية، تستخرج الشبكة التلافيفية تلقائياً الحواف والملمس؛ ومعالجة اللغة الطبيعية، يحوّل المحلل الكلمات إلى معرّفات. كانت السمات اليدوية شائعة قبل التعلم العميق؛ والآن تتعلم النماذج السمات تلقائياً، لكن هندسة السمات تبقى قيّمة للبيانات الجدولية للأعمال كبيانات العملاء والمعاملات.
←
علم البيانات
اختيار السمات
اختيار السمات يحدد المتغيرات الأكثر صلة ويُلغي غير الضرورية. سمات أقل تعني تدريباً أسرع وأقل فرط تخصيص. تشمل تحليل الارتباه والمعلومات المتبادلة والتنظيم L1.
←
التعلم العميق
التعلم الموحد (Federated Learning)
التعلم الموحد تقنية تتعاون فيها منظمات متعددة لتدريب نموذج ذكاء اصطناعي دون مشاركة بياناتها الخام. يدرّب كل مشارك نسخة محلية من النموذج على بياناته، ثم يشارك فقط تحديثات النموذج — لا البيانات نفسها — مع خادم مركزي يُجمّعها. يشبه عدة مستشفيات كل يدرس ملفات مرضاه ثم يُجمّع ما تعلّمه، دون أن يغادر أي ملف المستشفى. الخصوصية والامتثال التنظيمي هما الدافعان الرئيسيان.
←
نماذج ولغوية كبيرة
التعلم بأمثلة قليلة (Few-Shot Learning)
التعلم بعدة أمثلة هو قدرة النموذج على أداء مهمة جديدة بعد رؤية حفنة فقط من الأمثلة، عادة من اثنين إلى خمسة، دون إعادة تدريب. تتفوق نماذج اللغة الكبيرة في هذا: عرض بضعة أزواج مدخل-إخراج يستنتج النموذج النمط. يمكن لفريق موارد بشرية تصنيف سير ذاتية إلى مبتدئ أو خبير بتوفير ثلاثة أمثلة مُوسومة في الأمر. هذه القدرة هي ما يجعل نماذج اللغة الكبيرة الحديثة مرنة بما يكفي لآلاف حالات الأعمال دون بناء نماذج مخصصة.
←
هندسة الأوامر
البرمجة بعدة أمثلة
البرمجة بعدة أمثلة تُقدّم للنموذج 2-5 أمثلة للسلوك المطلوب في الأمر. يستنتج النموذج النمط دون ضبط دقيق. الطريقة الأكثر عملية لتطبيقات الأعمال.
←
نماذج ولغوية كبيرة
الضبط الدقيق
الضبط الدقيق يأخذ نموذجاً مُدرّباً ويصقله بمجموعة بيانات متخصصة. بدلاً من البناء من الصفر، يُخصص نموذجاً قائماً. قد يضبط بنك مغربي نموذج لغة مفتوح على سياسات القروض.
←