← كلّ القواميس

معجم البيانات والذكاء الاصطناعي (2024)

الاسم الإنجليزي

Data and AI Glossary

الاسم التقني

siwar_sdaia

عدد المصطلحات

1241

ويكي‌بيانات

Q111421033

الصفحة 1 من 2 — تعرض 1000 مصطلحاً من أصل 1241.

#	العربية	English	Français	تعريف / Description
1	آلة المُتَّجهات الداعمة	Support Vector Machine (SVM)		نموذج تعلُّم آلة موجَّه يُستخدم في تصنيف البيانات وتحليل الانحدار؛ لإيجاد حدود قرار ذات هوامش قصوى.
2	آلة المُتَّجهات الداعمة باستخدام النواة	Kernel Support Vector Machine (KSVM)		خوارزمية تصنيف تُحوِّل مُتَّجهات البيانات المدخلة إلى مساحة بُعدية أكثر لزيادة الهامش بين الأصناف الموجبة والسالبة.
3	آلة بولتزمان	Boltzmann Machine		شبكة عصبية من العُقَد المتصلة المتماثلة، وتتخذ قراراتها الخاصة بشأن التنشيط.
4	آلة بولتزمان المقيدة	Restricted Boltzmann Machine (RBM)		شبكة عصبية اصطناعية عشوائية تتعلَّم توزيع الاحتمالات على المدخلات عن طريق تطبيق نماذج شبكية.
5	آلة تشاركية	Committee Machine		نموذج يجمع مخرجات نماذج متعددة للتوصل إلى التنبؤ أو القرار النهائي.
6	آلة تورينج العصبية	Neural Turing Machine (NTM)		معمارية شبكة عصبية تجمع بين الشبكات العصبية التقليدية وموارد الذاكرة الخارجية.
7	آلية الانتباه	Attention Mechanism		انظر: نموذج الانتباه
8	إبداع حوسبي	Computational Creativity		مجال ناشئ في الذكاء الاصطناعي يركز على قدرة الآلات على توليد مخرجات إبداعية وتقييمها.
9	اتخاذ قرار مبني على البيانات	Data-Driven Decision-Making (DDDM)		عملية اتخاذ القرارات بناءً على البيانات بدلًا من مجرد الحدس أو الملاحظة. ويُطلق عليها أيضًا (اتخاذ قرار مستند إلى البيانات)
10	اتخاذ قرار مستند إلى البيانات	Data-Informed Decision-Making (DIDM)		انظر: اتخاذ قرار مبني على البيانات
11	اتفاق المُقيِّمين	Inter-Rater Agreement		مقياس لحساب عدد المرات التي يتفق فيها المقيِّمون البشريون عند القيام بمهمة ما. ويُطلق عليه أيضًا (اتفاق المُوصِّفين) أو (موثوقية المُقيِّمين)
12	اتفاق المُوصِّفين	Inter-Annotator Agreement		انظر: اتفاق المُقيِّمين
13	أتمتة	Automation		عملية أو نظام يعمل دون تدخل بشري.
14	أتمتة إدراكية	Cognitive Automation		استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام التي تتطلب قدرات إدراكية بشرية.
15	أتمتة العمليات الروبوتية	Robotic Process Automation (RPA)		نوع من أتمتة العمليات تحاكي فيه البرمجيات أو الروبوتات كيفية إنجاز البشر لمهمة ما.
16	أتمتة ذكية	Intelligent Automation		استخدام الذكاء الاصطناعي والتقنيات الأخرى لأداء المهام والعمليات دون تدخل بشري.
17	أتمتة روبوتية لسطح المكتب	Robotic Desktop Automation (RDA)		برمجيات لأتمتة المهام الروتينية المتكررة على سطح مكتب المستخدم، وغالبًا ما تحاكي الإجراءات البشرية لتحسين الكفاءة وتقليل الأخطاء.
18	إجابة الأسئلة	Question Answering (QA)		عملية تحديد أنسب إجابة لسؤال ما باللغة الطبيعية.
19	إجابة الأسئلة المرئية	Visual Question Answering (VQA)		مهمة الإجابة على أسئلة معينة تتعلق بصورة مدخلة.
20	احتمال	Probability		رقم يمثل فرصة حدوث حدث معين.
21	احتمال خوارزمي	Algorithmic Probability		طريقة لتعيين احتمالية سابقة للأشياء. ويُطلق عليها أيضًا (احتمالية سولومونوف)
22	احتمال سابق	Prior Probability		توزيع احتمالي يمثل عدم يقينية البيانات قبل معاينتها.
23	احتمال شَرطي	Conditional Probability		قياس لاحتمال وقوع حدث معين مسبوق بحدث آخر.
24	احتمال لاحق	Posterior Probability		توزيع احتمالي مشروط يمثل المُعامِلات بعد معاينة البيانات.
25	احتمالات لوغاريثمية	Log Odds		لوغاريثم احتمالات لحدث ما.
26	احتمالات متكافئة	Equalized Odds		مقياس إنصاف لفحص ما إذا كان المُصنِّف يتنبأ باسم ما بطريقة متساوية لجميع قيم السمة.
27	احتمالية سولومونوف	Solomonoff Probability		انظر: احتمال خوارزمي
28	إحكام	Precision		مقياس لتحديد نسبة القيم الإيجابية المحدَّدة التي كانت صحيحة فعلًا.
29	اختبار أ/ب	A/B Testing		طريقة إحصائية لمقارنة أسلوبين أو أكثر؛ لتحديد أي منهما يعمل بطريقة أفضل، وفهم ما إذا كان الاختلاف ذا دلالة إحصائية.
30	اختبار النموذج	Model Testing		عملية تقييم أداء نموذج مدرب تدريبًا كاملًا؛ وذلك باستخدام بيانات الاختبار.
31	اختبار تورينج	Turing Test		اختبار طوره ألان تورينج لتقييم قدرة الآلة على إظهار سلوك ذكي مكافئ للذكاء البشري.
32	اختيار الفعل	Action Selection		عملية تحديد ما يجب أن يقوم به الوكيل في الخطوة التالية.
33	أخذ عينات أعلى (ب)	Top-P Sampling		طريقة لتوليد النصوص تختار الكلمة التالية من الكلمات الأكثر احتمالاً، التي مجموع احتمالاتها تقارب القيمة (ب). ويُطلق عليها أيضًا (أخذ عينات نيوكليوس)
34	أخذ عينات أعلى (ك)	Top-K Sampling		طريقة لتوليد النصوص تختار الكلمة التالية من عدد (ك) من الكلمات الأكثر احتمالاً.
35	أخذ عينات البيانات	Data Sampling		عملية اختيار مجموعة فرعية من عينات البيانات تُمثِّل مجموعة بيانات أكبر؛ لأجل تحليل الأنماط والاتجاهات.
36	أخذ عينات المُرشَّحين	Candidate Sampling		طريقة لتحسين التدريب؛ عن طريق حساب الاحتمالات لجميع الأصناف المستهدفة، ولعينة عشوائية من الأصناف الأخرى.
37	أخذ عينات تومبسون	Thompson Sampling		خوارزمية تعلُّم إرشادية تُنفِّذ الأفعال بطريقة متسلسلة لتوازن بين تعظيم الأداء الفوري وتجميع المعلومات الجديدة التي يمكن أن تحسن الأداء في المستقبل.
38	أخذ عينات جزئية	Subsampling		أسلوب لتقليل حجم البيانات باختيار مجموعة فرعية من البيانات الأصلية.
39	أخذ عينات سهلة	Convenience Sampling		طريقة لجمع البيانات من مصادر يمكن الوصول إليها بسهولة.
40	أخذ عينات نيوكليوس	Nucleus Sampling		انظر: أخذ عينات أعلى (ب)
41	إخفاء البيانات	Data Masking		عملية تعتيم المعلومات الحساسة عن طريق استبدالها ببيانات وهمية ولكنها واقعية المظهر. يُطلق عليها أيضًا (تشويش البيانات)
42	إخفاء بيانات الهوية	Data Anonymization		عملية تعديل معلومات التعريف الشخصية أو إزالتها من مجموعات البيانات؛ لحماية خصوصية الأفراد.
43	أخلاقيات البيانات	Data Ethics		المبادئ والمعايير التي تحكم جمع البيانات ومعالجتها ومشاركتها واستخدامها.
44	أخلاقيات الذكاء الاصطناعي	Artificial Intelligence Ethics		مجموعة من القيم والمبادئ والأساليب لتوجيه السلوك الأخلاقي في تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي واستخدامها.
45	أداء	Performance		مقياس كمي أو نوعي لمدى كفاءة أو صحة النموذج.
46	إدارة البيانات الرئيسة	Master Data Management (MDM)		الأدوات والعمليات المستخدمة لحوكمة البيانات الرئيسة وصيانتها.
47	إدارة البيانات الوصفيَّة	Metadata Management		إدارة البيانات التي تصف البيانات الأخرى لضمان إنشائها وتخزينها وصيانتها بطريقة موحدة.
48	إدارة الحوار	Dialog Management		عملية اختيار الخطوة التالية الأنسب في حوار ما لتحقيق الهدف المنشود.
49	إدارة بيانات التطبيقات	Application Data Management (ADM)		عملية الحوكمة والتأمين والصيانة للبيانات المستخدمة بواسطة تطبيقات برمجية محددة.
50	أدوات تطوير البرمجيات	Software Development Kit (SDK)		مجموعة من أدوات تطوير البرمجيات التي تتيح إنشاء تطبيقات على منصة معينة.
51	ارتباط	Correlation		مقياس إحصائي لمدى الارتباط الرياضي بين متغيرين.
52	ارتباك	Perplexity		مقياس للإشارة إلى مدى فاعلية النموذج في تحقيق مهمته.
53	أرجحية	Likelihood		احتمال حدوث حدث ما ضمن فئة أو صنف معين.
54	إرشاد ذاتي	Self-Instruct		طريقة لتحسين قدرة النماذج على اتباع تعليمات اللغات الطبيعية عن طريق توليد بيانات اتباع التعليمات بنفسها.
55	إرشاد فائق	Hyper-Heuristic		منهجية بحث عالية المستوى تعمل على أتمتة عملية اختيار الأساليب الإرشادية، أو دمجها لحل مشكلات البحث المعقدة.
56	إرشادية مقبولة	Admissible Heuristic		دالة لا تبالغ في تقدير تكلفة الوصول إلى الهدف في خوارزمية البحث.
57	إزالة التشويش	Denoising		طريقة لإضافة تشويش مصطنع إلى مجموعة البيانات، ثم يحاول النموذج إزالتها.
58	إزالة غير الأكبر	Non-Maximum Suppression (NMS)		أسلوب يُستخدم في اكتشاف الأشياء لإزالة إطارات التحديد المتكررة أو المتداخلة، مع الاحتفاظ بمربع واحد فقط لكل شيء مكتشَف.
59	استبدال تقديري	Imputation		عملية وضع بيانات منمذجة أو مقدرة بدلًا من بيانات مفقودة.
60	استخراج الخصائص	Feature Extraction		عملية توليد أو اشتقاق متغيرات مفيدة وغير متكررة من البيانات الأولية لوصف خصائص الأشياء أو الكيانات.
61	استخراج العلاقة	Relationship Extraction		عملية تحديد العلاقات بين الكيانات المذكورة في النص.
62	استخراج المعلومات	Information Extraction		عملية الحصول على المعرفة عن طريق استعراض النصوص بحثًا عن أصناف محدَّدة للأشياء وعلاقاتها.
63	استخراج وتحويل وتحميل	Extract, Transform and Load (ETL)		عملية جمع البيانات من مصادر مختلفة وتحويلها إلى صيغة مناسبة وتخزينها في مستودع مركزي.
64	استخلاص	Abduction		انظر: استدلال استخلاصي
65	استخلاص البيانات	Data Profiling		عملية فحص البيانات وإعداد ملخصات وافية عنها.
66	استدعاء	Recall		مقياس لتحديد نسبة القيم الإيجابية الفعلية التي حُددت تحديدًا صحيحًا. ويُطلق عليه أيضًا (معدل إيجابي صحيح)
67	استدلال استخلاصي	Abductive Reasoning		عملية استنتاج نتائج محتملة بناءً على معلومات معروفة. ويُطلق عليها أيضًا (استخلاص)
68	استدلال استقرائي	Inductive Reasoning		عملية استخلاص استنتاجات عامة من ملاحظات أو أمثلة محددة. ويُطلق عليها أيضًا (استقراء)
69	استدلال استنباطي	Deductive Reasoning		عملية استخلاص الاستنتاجات بناءً على بيانات أو حقائق عامة مقبولة على أنها صحيحة. ويُطلق عليها أيضًا (استنباط)
70	استدلال بديهي	Commonsense Reasoning		قدرة أنظمة الذكاء الاصطناعي على فهم المواقف اليومية، والاستنتاج منها بطريقة مشابهة للبديهة البشرية.
71	استدلال قائم على الحالة	Case-Based Reasoning (CBR)		طريقة لحل مشكلات جديدة باستخدام حلول لمشكلات سابقة مماثلة.
72	استدلال مؤتمت	Automated Reasoning		عملية توفر إطارًا منظمًا لخوارزميات تعلُّم الآلة؛ لأجل تحديد المشكلات وحلها.
73	استدلال مكاني-زماني	Spatial-Temporal Reasoning		مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي يهتم بالتمثيل والاستدلال في المكان والزمان مثل الإنسان.
74	استدلال واتخاذ القرار	Reasoning and Decision-Making		جزء من طريقة تمثيل المعرفة والاستدلال يركز على تصميم خوارزميات الاستنتاج وتحليلها وتنفيذها.
75	إستراتيجية التقسيم	Partitioning Strategy		خوارزمية تُقسِّم المتغيرات عبر خوادم المُعامِلات.
76	استرجاع المعلومات	Information Retrieval		عملية الحصول على المعلومات ذات الصلة باحتياجات المستخدم من مجموعة كبيرة من البيانات.
77	استعلام باللغة الطبيعية	Natural Language Query (NLQ)		استخدام اللغة الطبيعية لصياغة الاستعلامات التي يمكن لأنظمة الحاسب معالجتها وفهمها.
78	استعلام بحثي	Search Query		كلمة أو مجموعة من الكلمات التي يدخلها المستخدم في محرك البحث للعثور على محتوى.
79	استعلام قاعدة البيانات	Database Query		طلب استرجاع البيانات المخزنة في قاعدة البيانات أو معالجتها أو إدارتها.
80	استعلام متواز	Parallel Query		طريقة لتقسيم جملة الاستعلام إلى عمليات متعددة تُنفَّذ بطريقة متوازية لزيادة سرعة الاستعلام.
81	استقراء	Induction		انظر: استدلال استقرائي
82	استكشاف البيانات	Data Exploration		انظر: تحليل البيانات الاستكشافي
83	استماع الآلة	Machine Listening		استخدام معالجة الإشارة وتعلُّم الآلة لتمكين الآلة من فهم الأصوات. ويُطلق عليه أيضًا (سماع الآلة)
84	استنباط	Deduction		انظر: استدلال استنباطي
85	استنتاج	Inference		عملية استخدام نموذج مُدرَّب للتنبؤ أو اتخاذ القرارات بناءً على بيانات جديدة.
86	استنتاج حُزَمي	Batch Inference		انظر: استنتاج غير مباشر
87	استنتاج سببي	Causal Inference		عملية تحديد علاقات السبب والنتيجة بين المتغيرات داخل البيانات.
88	استنتاج غير مباشر	Offline Inference		عملية توليد التنبؤات على حُزمة من المشاهدات. ويُطلق عليها أيضًا (استنتاج حُزَمي)
89	استنتاج مباشر	Online Inference		عملية توليد التنبؤات في الوقت الآني عند الطلب.
90	أسلوب إرشادي	Heuristic		أسلوب لتقديم حل سريع لمشكلة ما قد لا يكون هو الحل الأمثل، ولكنه تقريبي.
91	اسم	Label		جانب الإجابة أو النتيجة من مثال في التعلُّم الموجَّه.
92	اسم بالوكالة	Proxy Label		البيانات الخاصة بتقريب الأسماء غير المتوفرة مباشرة في مجموعة البيانات.
93	اشتقاق جزئي	Partial Derivative		مشتقة دالة متعددة المتغيرات ينحصر فيها التغير على متغير واحد.
94	إشراف على المحتوى	Content Moderation		مراقبة المحتوى الذي يقدمه المستخدمون، وتطبيق القواعد والإرشادات المحددة سابقًا؛ لتحديد مدى ملاءمته.
95	إطار	Frame		هيكل بيانات يُمثِّل الحالات النمطية لتقسيم المعرفة إلى بُنى فرعية.
96	إطار البيانات	Dataframe		نوع بيانات يُستخدم لتمثيل مجموعات البيانات.
97	إطار الحُجج	Argumentation Framework		شبكة تشتمل على عُقَد تُمثِّل الحُجج، وحافات تُمثِّل التعارضات بين هذه الحُجج.
98	إطار تحديد	Bounding Box		إحداثيات تحدد إطارًا مستطيلًا يحيط بمنطقة معينة أو شيء ما.
99	إطار مرجعي	Anchor Box		إطار تحديد بارتفاع وعرض محددين سابقًا، يساعد في اكتشاف الأشياء المتداخلة والأشياء ذات المقاييس المختلفة داخل الصورة.
100	إطار وصف الموارد	Resource Description Framework (RDF)		نموذج قياسي لتبادل البيانات على الويب.
101	إعادة تدريب	Retraining		عملية تحديث النموذج المدرَّب عن طريق تدريبه ببيانات جديدة.
102	إعادة ترتيب	Re-Ranking		خطوة أخيرة في نظام التوصيات تأخذ في الاعتبار المعايير أو القيود الإضافية لإعادة ترتيب العناصر المسجلة.
103	إعادة تشغيل التجربة	Experience Replay		مخزن مؤقت للذاكرة في التعلُّم التعزيزي لتخزين انتقالات الحالة المكتسبة أثناء عملية التعلُّم واستخدامها لاحقًا لتدريب النموذج.
104	اعتقاد سابق	Prior Belief		الاعتقاد السابق حول البيانات قبل البدء بالتدرب عليها.
105	اعتمادية	Reliability		خاصية الاتساق المقصود في السلوك والنتائج.
106	إعلان موجَّه	Targeted Advertising (or Targeted Ads)		انظر: توجيه الإعلانات
107	اكتشاف الأشياء	Object Detection		أسلوب في رؤية الحاسب لتحديد أماكن الأشياء وتصنيفها في الصور أو الفيديوهات.
108	اكتشاف البيانات غير المعتادة	Novelty Detection		عملية تحديد البيانات الجديدة التي تختلف عن باقي بيانات التدريب.
109	اكتشاف الشذوذ	Anomaly Detection		عملية تحديد المشاهدات غير المعتادة أو غير الطبيعية في البيانات؛ نظرًا لخصائصها المختلفة عن غالبية البيانات المعالجة.
110	اكتشاف الشذوذ شبه الموجَّه	Semi-Supervised Anomaly Detection		أسلوب يُستخدم لتحديد الأنماط غير المعتادة داخل مجموعة البيانات باستخدام البيانات المُسمَّاة وغير المُسمَّاة.
111	اكتشاف الشذوذ غير الموجَّه	Unsupervised Anomaly Detection		انظر: اكتشاف القيم الشاذة
112	اكتشاف القيم الشاذة	Outlier Detection		طريقة لتحديد القيم التي تبدو غير متسقة مع معظم القيم الأخرى في مجموعة البيانات أو بعيدة عنها. ويُطلق عليها أيضًا (اكتشاف الشذوذ غير الموجَّه)
113	اكتشاف بمساعدة الحاسب	Computer-Aided Detection (CADe)		نظام يساعد في مهام التشخيص السريري عن طريق الاكتشاف المؤتمت في السجلات الطبية.
114	إكسيبشن	Xception		معمارية شبكة عصبية ترشيحية تعتمد على طبقات ترشيحية قابلة للفصل عمقًا.
115	إلمام بالبيانات	Data Literacy		القدرة على فهم البيانات وتحليلها وتوصيلها بصورة فاعلة، واتخاذ قرارات مستنيرة تعتمد على رؤى مبنية على البيانات.
116	إم نيست	MNIST		مجموعة بيانات عامة تشتمل على صور لأرقام مكتوبة بخط اليد تُستخدم لتدريب خوارزميات تعلُّم الآلة الموجَّه واختبارها.
117	أمر	Prompt		المدخلات المقدمة للنموذج لتوجيه مخرجاته.
118	أمر متعدد الصيغ	Multimodal Prompt		نوع من الأوامر يتضمن أنواعًا متعددة من البيانات، مثل النصوص والصور، لتوجيه استجابات النموذج.
119	أمن	Security		الدرجة التي يحمي بها النظام البيانات والمعلومات عن طريق السماح بالوصول المناسب إلى البيانات بناءً على مستويات التفويض.
120	أمين البيانات	Data Custodian		شخص أو مؤسسة مسؤولة عن توفير البنية التحتية لتقنية المعلومات وحماية البيانات وفقًا لسياسات حوكمة البيانات وممارساتها.
121	انتباه ذاتي (أو طبقة الانتباه الذاتي)	Self-Attention (or Self-Attention Layer)		طبقة في الشبكة العصبية تُخرج تسلسلًا جديدًا من التضمينات عن طريق تطبيق آلية الانتباه على المعلومات الواردة من عناصر تسلسل المدخلات.
122	انتباه ذاتي متعدد الرؤوس	Multi-Head Self-Attention		آلية انتباه ذاتي تُشغِّل انتباهات متعددة بالتوازي للتركيز على مواضع مختلفة من تسلسلات البيانات المدخلة.
123	إنترنت الأشياء	Internet of Things (IoT)		شبكة من الأجهزة الإلكترونية والبرمجيات وأجهزة الاستشعار التي تُتيح للآلات التفاعل مع بعضها.
124	انتروبيا نسبية	Relative Entropy		انظر: تباعد كولباك-ليبلر
125	انتشار	Prevalence		نسبة عدد المرات التي تظهر فيها حالة (نعم) في عينة.
126	انتشار الأخطاء	Error Propagation		ظاهرة يحدث فيها أخطاء في البيانات أو المُعامِلات أو الحسابات الوسيطة، ويمكن أن تُوثر في المخرجات النهائية للنموذج.
127	انتشار أمامي	Forward Propagation		عملية حساب المتغيرات الوسيطة وتخزينها في شبكة عصبية من طبقة المدخلات إلى طبقة المخرجات.
128	انتشار عكسي	Backpropagation		خوارزمية تُستخدم عند تدريب الشبكات العصبية الاصطناعية لتقليل الأخطاء عن طريق إيجاد قيمة التدرج المطلوب لحساب أوزان الشبكة.
129	انتشار عكسي عبر الزمن	Backpropagation Through Time (BPTT)		طريقة لتطبيق الانتشار العكسي على الشبكات العصبية التكرارية.
130	انتقاء الخصائص	Feature Selection		عملية لتقليل الأبعاد التي تعمل بها النماذج عن طريق استبعاد الخصائص غير المهمة.
131	انجراف المفهوم	Concept Drift		تغيُّر غير متوقع في الخصائص الإحصائية للمتغير المستهدف، يحدث بمرور الوقت.
132	انحدار	Regression		انظر: تحليل الانحدار
133	انحدار المربعات الصغرى	Least Squares Regression		انحدار خطي مُدرَّب عن طريق تقليل دالة خسارة إل 2.
134	انحدار خطي	Linear Regression		نوع من التحليل الإحصائي يوضح العلاقة بين عدة متغيرات لإنشاء نموذج تنبؤي وتوضيح الاتجاهات في البيانات.
135	انحدار لوجستي	Logistic Regression		نموذج إحصائي يستخدم دالة لوجستية لتحويل تنبؤ النموذج الخطي إلى قيمة بين 0 و 1. ويُطلق عليه أيضًا (نموذج لوجيت)
136	انحدار لوجستي متعدد الأصناف	Multi-Class Logistic Regression		استخدام الانحدار اللوجستي لمشكلات التصنيف ذات الأصناف المتعددة. ويُطلق عليه أيضًا (انحدار متعدد الحدود)
137	انحدار متعدد الحدود	Multinomial Regression		انظر: انحدار لوجستي متعدد الأصناف
138	انحدار موزون محليًّا	Locally Weighted Regression (LWR)		أسلوب غير مُعامِلي ينفذ الانحدار حول نقطة معينة باستخدام بيانات تدريب محلية.
139	انحراف البيانات	Data Drift		تغيير في توزيع البيانات المدخلة في النموذج، يحدث مع مرور الوقت؛ وقد يؤدي إلى انخفاض أداء النموذج. يُطلق عليه أيضًا (تغيُّر البيانات)
140	إنسان في الحلقة	Human-in-the-Loop (HITL)		طريقة تدمج المدخلات البشرية في دورة حياة أنظمة الذكاء الاصطناعي لتقديم الملاحظات وتحسين النتائج.
141	إنصاف فردي	Individual Fairness		مقياس إنصاف لفحص ما إذا كان الأفراد المتشابهون قد صُنِّفوا بنفس الطريقة.
142	إنصاف مغاير	Counterfactual Fairness		مقياس إنصاف يُقيِّم ما إذا كان المُصنِّف يعطي نفس النتيجة لأفراد متطابقين إلا في سمة حساسة أو أكثر.
143	أنظمة مساعدة السائق المتقدمة	Advanced Driver Assistance Systems (ADAS)		انظر: مساعدة السائق
144	انعدام تأثير الإزاحة	Translational Invariance		قدرة النموذج على التعرُّف على الأنماط أو معالجتها في البيانات المدخلة بغض النظر عن موقعها.
145	انعدام تأثير الحجم	Scale Invariance		قدرة النموذج على الحفاظ على سلوك متسق بغض النظر عن حجم المدخلات.
146	انعدام تأثير الدوران	Rotational Invariance		قدرة الخوارزمية على تصنيف الصور تصنيفًا صحيحًا بغض النظر عن التغيّر في اتجاهها.
147	انعكاس	Reflexion		إطار مُصمَّم لتحسين تعلُّم وأداء النماذج اللغوية عن طريق التغذية الراجعة.
148	أهمية هامشية قصوى	Maximal Marginal Relevance (MMR)		أسلوب يوازن بين الصلة والتنوع عند استرجاع العناصر.
149	أوامر الاتساق الذاتي	Self-Consistency Prompting		أسلوب في هندسة الأوامر يُحسِّن دقة النماذج عن طريق إنشاء استجابات متعددة لنفس الأمر واختيار الإجابة الأكثر تكرارًا أو اتساقًا لتكون الإجابة النهائية.
150	أوامر الاستدلال والتصرف	Reasoning and Acting (ReAct) Prompting		أسلوب في هندسة الأوامر يجمع بين الاستدلال والتصرف لتمكين النماذج من حل مهام متنوعة في الاستدلال واتخاذ القرار.
151	أوامر التحسين الذاتي	Self-Refine Prompting		أسلوب في هندسة الأوامر يُتيح للنموذج تحسين مخرجاته عن طريق عملية تكرارية من التغذية الراجعة والتحسين. يُطلق عليه أيضًا (أوامر النقد الذاتي)
152	أوامر الرجوع إلى العموم	Step-Back Prompting		أسلوب في هندسة الأوامر يُمكِّن النموذج من تحديد المفاهيم أو المبادئ العامة ذات الصلة، واستخدامها لاستخلاص الاستجابات الصحيحة.
153	أوامر المعرفة المولَّدة	Generated Knowledge Prompting		أسلوب في هندسة الأوامر يُولِّد معرفة مفيدة إضافية للنموذج لتحسين فهمه واستجابته للأوامر.
154	أوامر النظام	System Prompt		انظر: أوامر وصفية
155	أوامر النقد الذاتي	Self-Criticism Prompting		انظر: أوامر التحسين الذاتي
156	أوامر بأمثلة قليلة	Few-Shot Prompting		أسلوب لهندسة الأوامر يُعطى فيه النموذج تعليمات وبعض الأمثلة لتوجيه استجاباته.
157	أوامر بدون أمثلة	Zero-Shot Prompting		انظر: أوامر مباشرة
158	أوامر بمثال واحد	One-Shot Prompting		أسلوب في هندسة الأوامر يُعطى فيه النموذج مثالاً واحدًا للمهمة المطلوبة ضمن الأمر المُدخَل.
159	أوامر تحفيزية موجهة	Directional Stimulus Prompting		أسلوب في هندسة الأوامر يُضمِّن إشارات محددة لتوجيه استجابات النموذج نحو النتيجة المطلوبة.
160	أوامر تسلسل الأفكار	Chain-of-Thought (CoT) Prompting		أسلوب لهندسة الأوامر، يحث النموذج على تقسيم المهام المعقدة إلى خطوات أصغر؛ لإظهار عملية الاستدلال.
161	أوامر تعيين الدور	Role Prompting		أسلوب لهندسة الأوامر يُوجَّه فيه النموذج لتبني دور أو شخصية محددة من أجل تشكيل مخرجاته وأسلوبه.
162	أوامر تكرارية	Iterative Prompting		أسلوب في هندسة الأوامر تُحسِّن الأوامر وتُعدِّلها بناءً على استجابات النموذج عبر تكرارات متعددة للحصول على نتائج مرغوبة وأكثر دقة.
163	أوامر شبكية	Graph Prompting		أسلوب في هندسة الأوامر يستخدم تمثيلات البيانات القائمة على الشبكة من أجل تحسين فهم النموذج واستجابته.
164	أوامر شجرة الأفكار	Tree-of-Thoughts Prompting		أسلوب في هندسة الأوامر يُمكِّن النموذج من توليد واستكشاف مسارات استدلال متعددة، مثل فروع الشجرة، للعثور على أفضل الحلول.
165	أوامر صلبة	Hard Prompting		تعليمات نصية مُصاغة یدویًّا تُعطى للنموذج من أجل الحصول على نوع معين من الاستجابة.
166	أوامر عدائية	Adversarial Prompting		أسلوب لصياغة أوامر مصممة لتضليل النموذج أو التلاعب به؛ لإنتاج مخرجات ضارة أو غير مرغوب فيها.
167	أوامر مباشرة	Direct Prompting		أسلوب لهندسة الأوامر يُعطى فيه النموذج تعليمات أو سؤالًا بسيطًا دون أي أمثلة إضافية. ويطلق عليه أيضًا (أوامر بدون أمثلة)
168	أوامر ناعمة	Soft Prompting		أسلوب لتحسين مخرجات نموذج مُدرَّب سابقًا عن طريق إضافة تضمينات غير نصية إلى تضمينات المدخلات.
169	أوامر نشطة	Active Prompting		طريقة لتكييف نموذج على مهام محددة عن طريق اختيار الأسئلة الأكثر غموضًا، وتوصيفها باستخدام أوامر متعلقة بالمهام وتسلسل الأفكار.
170	أوامر وصفية	Metaprompt		توجيه عالي المستوى أو مجموعة من التعليمات المقدمة للنموذج لتوجيه كيفية توليد المخرجات المطلوبة. ويُطلق عليها أيضًا (أوامر النظام) أو (رسائل النظام)
171	إيمج نت	ImageNet		قاعدة بيانات كبيرة للصور تتكون من أكثر من 14 مليون صورة موَصَّفة ومصنَّفة في 20 ألف فئة، معدة لأبحاث رؤية الحاسب.
172	بؤرة تجميع	Centroid		مركز مجموعة محدد بواسطة خوارزمية تجميع، مثل: خوارزميات تجميع بالمتوسط أو بالوسيط.
173	بانداز	Pandas		أداة مفتوحة المصدر لتحليل البيانات ومعالجتها مبنية على لغة برمجة بايثون.
174	بايثون	Python		لغة برمجة عالية المستوى تُستخدم لأغراض متعددة وقد لقيت رواجًا متزايدًا في علم البيانات وتعلُّم الآلة.
175	بث	Broadcasting		طريقة في تعلُّم الآلة لمطابقة أبعاد المصفوفات ذات الأحجام المختلفة، وإتاحة إجراء عمليات حسابية بين تلك المصفوفات.
176	بحث إرشادي	Heuristic Search		أسلوب لإيجاد حل جيد، ليس بالضرورة الحل الأمثل، في غضون فترة زمنية معقولة.
177	بحث القوة الغاشمة	Brute Force Search		أسلوب لحل مشكلة ما عن طريق تجربة جميع الحلول الممكنة حتى العثور على الحل المناسب.
178	بحث دلالي	Semantic Search		أسلوب بحث يفهم المعنى السياقي لاستعلام المستخدم لتقديم نتائج أكثر صلة ودقة.
179	بحث مرئي	Visual Search		استخدام صورة أو فيديو للاستعلام عن محتوى مشابه بصريًا.
180	بحث مُعزَّز	Augmented Research		تطبيق الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات واختبار الفرضيات؛ لدعم البحث في المجالات المختلفة.
181	بحث مونت كارلو الشجري	Monte Carlo Tree Search (MCTS)		خوارزمية لصنع القرار تبحث عن القرارات المثلى في مجال معين عن طريق الجمع بين محاكاة مونت كارلو وطريقة البحث الشجري.
182	بحيرة البيانات	Data Lake		مستودع لتخزين كميات كبيرة من البيانات الأولية بصيغ مختلفة.
183	بذر البيانات	Data Seeding		عملية إدخال البيانات الأولية في قاعدة البيانات لتسهيل الاختبار أو التطوير.
184	برمجة استقرائية	Inductive Programming		مجال يهتم بتصميم خوارزميات لبرامج حاسب ذات تحكم معقد من مواصفات غير كاملة.
185	برمجة بايزية	Bayesian Programming		طريقة إحصائية لبناء نماذج احتمالية، وحل المشكلات المفتوحة ذات المعلومات غير المكتملة.
186	برمجة مجموعة الإجابات	Answer Set Programming (ASP)		نوع من البرمجة التصريحية لحل مشكلات البحث المعقدة.
187	برمجة منطقية	Logic Programming		إحدى طُرُق البرمجة التي يعتمد التنفيذ فيها على قواعد المنطق.
188	برمجة منطقية استخلاصية	Abductive Logic Programming (ALP)		إطار يجمع بين البرمجة المنطقية والاستدلال الاستخلاصي؛ لتوليد تفسيرات أو فرضيات معقولة للبيانات أو الأحداث المرصودة.
189	برمجيات	Software		مجموعة من التعليمات التي تُوجِّه الحاسب لأداء مهام محددة.
190	برمجيات مفتوحة المصدر	Open-Source Software (OSS)		برمجيات كودها متاح يمكن لأي شخص الوصول إليه وتعديله واستخدامه وتوزيعه.
191	برولوج	Prolog		لغة برمجة منطقية تُستخدم بصورة أساسية في الذكاء الاصطناعي واللغويات الحوسبية.
192	بطاقة النموذج	Model Card		وثيقة موجزة تقدم معلومات أساسية حول نموذج تعلُّم الآلة، بما في ذلك غرضه وأدائه وقيوده واعتباراته الأخلاقية.
193	بوابة النسيان	Forget Gate		جزء من خلية الذاكرة قصيرة المدى المطولة التي تنظم تدفق المعلومات عبر الخلية.
194	بوت	Bot		برنامج مؤتمت يؤدي مهامَّ متكررة؛ لمحاكاة النشاط البشري.
195	بوت محادثة	Chatbot		برنامج ذكاء اصطناعي يستخدم أساليب معالجة اللغات الطبيعية للتفاعل مع المستخدمين عن طريق المحادثات الصوتية أو النصية.
196	بوت محادثة قائم على قواعد	Rule-Based Chatbot		انظر: بوت محادثة موجَّه
197	بوت محادثة قائم على كلمات مفتاحية	Keyword-Based Chatbot		انظر: بوت محادثة موجَّه
198	بوت محادثة موجَّه	Flow-Based Chatbot		بوت محادثة قائم على قواعد، ويشتمل على تسلسل من محادثات معدة سابقًا. ويُطلق عليه أيضًا (بوت محادثة قائم على قواعد(، أو (بوت محادثة قائم على كلمات مفتاحية)
199	بيئة	Environment		عالم في التعلُّم التعزيزي يشتمل على الوكيل ويسمح له برصد حالة ذلك العالم.
200	بيانات	Data		تمثيل للمعلومات بصيغة مناسبة للتخزين أو المعالجة أو النقل.
201	بيانات آنية	Real-Time Data		البيانات التي يمكن الوصول إليها فور توليدها.
202	بيانات الآلة	Machine Data		البيانات المُولَّدة تلقائيًّا بواسطة الآلة.
203	بيانات الاختبار (أو مجموعة الاختبار)	Test Dataset (or Test Data, Test Set)		البيانات المستخدمة لتقييم أداء نموذج تعلُّم الآلة بعد مرحلتي التدريب والتحقق. ويُطلق عليها أيضًا (بيانات التقييم)
204	بيانات التحقق (أو مجموعة التحقق)	Validation Dataset (or Validation Data, Validation Set)		البيانات المستخدمة لتقييم أداء نموذج تعلُّم الآلة بعد مرحلة التدريب.
205	بيانات التدريب (أو مجموعة التدريب)	Training Dataset (or Training Data, Training Set)		البيانات التي تٌقدَّم إلى نموذج تعلُّم الآلة أثناء مرحلة التدريب.
206	بيانات التعليمات	Instruction Data		البيانات التي تحتوي على: أمثلة للمهام، والاستجابات المطلوبة، وأحيانًا سياق إضافي، لتحسين نموذج مُدرَّب.
207	بيانات التقييم	Evaluation Data		انظر: بيانات الاختبار
208	بيانات الموقع	Location Data		البيانات المتعلقة بالموقع الجغرافي لجهاز ما أو أصل آخر.
209	بيانات بديلة	Data Proxy		البيانات التي تحل محل البيانات المفقودة أو التي لا يمكن الوصول إليها أو قياسها، وذلك باستخدام بيانات ذات صلة من عمليات أو أنشطة مماثلة.
210	بيانات تناظرية	Analog Data		بيانات ممثلة بشكل مستمر ومتغير، على عكس البيانات الرقمية التي تُمثَّل بشكل منفصل وثنائي (أي: 0 و1).
211	بيانات ثانوية	Data Exhaust		أي معلومات تنتج بطريقة ثانوية من الأنشطة الرقمية.
212	بيانات حساسة	Sensitive Data		بيانات قد يسبب إفشاؤها أو سوء استخدامها آثارًا ضارة.
213	بيانات خارجية	External Data		البيانات المخزنة في مصادر خارجية.
214	بيانات ديموغرافية	Demographic Data		بيانات اجتماعية واقتصادية حول السكان، مثل: الجنس والعمر والتعليم والدخل والعمل.
215	بيانات رئيسة	Master Data		مجموعة من المعرفات والسمات التي تحدد كيانات الأعمال الرئيسة وتوفر سياقًا لعمليات الأعمال.
216	بيانات زمنية	Temporal Data		البيانات التي تُجمّع في أوقات مختلفة.
217	بيانات شبه مهيكلة	Semi-Structured Data		البيانات التي لا تخضع لهيكل ثابت ولكن لها بعض الخصائص التنظيمية. ويُطلق عليها أيضًا (بيانات مهيكلة جزئيًّا)
218	بيانات شخصية	Personal Data		البيانات المتعلقة بشخص معرَّف أو يمكن التَعرُّف عليه.
219	بيانات ضخمة	Big Data		مجموعة بيانات كبيرة تتطلب تقنيات قابلة للتوسع لتخزينها ومعالجتها وإدارتها وتحليلها؛ نظرًا لخصائص حجمها وتنوعها وسرعتها وتباينها.
220	بيانات عددية	Numerical Data		الخصائص الممثلة بأعداد صحيحة أو أرقام حقيقية.
221	بيانات عملياتية	Transactional Data		البيانات التي تتضمن تفاصيل العمليات أو الأحداث المتعلقة بالأعمال.
222	بيانات غير تقليدية	Non-Traditional Data		البيانات التي تُجمَع أو تُلاحَظ رقميًا باستخدام تقنيات جديدة، وغالبًا ما تُستخدم في حالات لا علاقة لها بالهدف الأصلي لجمعها.
223	بيانات غير متوازنة	Imbalanced Dataset		انظر: بيانات غير متوازنة الأصناف
224	بيانات غير متوازنة الأصناف	Class-Imbalanced Dataset		مشكلة في التصنيف عندما يكون عدد الأصناف في مجموعة بيانات مختلفًا اختلافًا كبيرًا. ويُطلق عليها أيضًا (بيانات غير متوازنة)
225	بيانات غير مهيكلة	Unstructured Data		البيانات التي ليس لها أي هيكل، أو غير منظمة بطريقة محددة سابقًا.
226	بيانات فئوية	Categorical Data		الخصائص التي تشتمل على مجموعة منفصلة من القيم المحتملة.
227	بيانات متدفقة	Streaming Data		بيانات تصل من مصدر يعمل بصفة مستمرة.
228	بيانات مُخرَجة (أو مخرجات)	Output Data (Or Output)		البيانات الناتجة عن نظام معالجة المعلومات أو أي جزء من أجزائه.
229	بيانات مدخلة (أو مدخلات)	Input Data (or Input)		أي شكل من أشكال البيانات المدخلة إلى نظام معالجة معلومات أو أي من مُكوِّناته لغرض المعالجة أو التخزين.
230	بيانات مرجعية	Reference Data		البيانات المستخدمة لتصنيف البيانات الأخرى.
231	بيانات مستثناة	Holdout Data		مجموعة البيانات التي لم تُستخدم عن قصد أثناء التدريب، وستُستخدم لتقييم قدرة النموذج على التعميم.
232	بيانات مصطنعة	Synthetic Data		البيانات التي تُنشأ بشكل اصطناعي باستخدام خوارزميات أو عمليات محاكاة لتقليد بيانات العالم الحقيقي.
233	بيانات مظلمة	Dark Data		البيانات التي تجمعها المؤسسات وتعالجها وتخزنها أثناء أنشطة الأعمال العادية ولكنها لا تستخدمها في أغراض أخرى.
234	بيانات مهيكلة	Structured Data		بيانات منظمة بطريقة محددة سابقًا، وفقًا لمجموعة من القواعد.
235	بيانات مهيكلة جزئيًّا	Partially Structured Data		انظر: بيانات شبه مهيكلة
236	بيانات وسائل التواصل الاجتماعي	Social Media Data		البيانات التي يشاركها المستخدمون علنًا على وسائل التواصل الاجتماعي.
237	بيانات وصفيّة	Metadata		البيانات التي تُعرِّف بيانات أخرى أو تصفها.
238	بيرسبترون	Perceptron		خلية عصبية اصطناعية مصممة لإجراء تصنيفات ثنائية عن طريق معالجة البيانات المدخلة وإنتاج مخرجات بناءً على الأوزان المُتعلَّمة.
239	تأثير أليزا	Eliza Effect		ميل الناس إلى نسب صفات شبيهة بصفات البشر، مثل: الذكاء والفهم والعواطف، إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي.
240	تأثير متباين	Disparate Impact		حالة تُفيد فيها العملية الخوارزمية لاتخاذ القرار، أو تضر مجموعات فرعية معينة أكثر من غيرها.
241	تأخير	Latency		تأخير في نقل البيانات أو معالجتها.
242	تاريخ آخر تحديث للمعرفة	Knowledge Cutoff		النقطة الزمنية التي كان فيها آخر تحديث للبيانات المستخدمة لتدريب النموذج.
243	تباعد كولباك-ليبلر	Kullback-Leibler (KL) Divergence		مقياس يحدد الفرق بين توزيعين احتماليين. يُطلق عليه أيضًا (انتروبيا نسبية)
244	تباين	Covariance		مقياس لمدى التباين بين متغيرين غير مرتبطين ببعضهما.
245	تباين البيانات	Data Variability		التغيُّرات في مجموعات البيانات من جانب معدل الإرسال أو الصيغة أو الدلالات أو الجودة.
246	تباين نصي	Burstiness		التباين في طول الجُمَل وبنيتها في النص.
247	تبديل بيانات الهوية	Pseudonymization (or Pseudo-Anonymization)		عملية وضع بيانات مستعارة بدلًا من معلومات التعريف الشخصية الموجودة في مجموعة البيانات.
248	تبطين	Padding		عملية إضافة بيانات إضافية حول حدود البيانات المدخلة.
249	تتبُّع الأشياء	Object Tracking		أسلوب في رؤية الحاسب لتحديد موقع الأشياء ومراقبتها باستمرار في تسلسل من إطارات الفيديو.
250	تجذيع	Stemming		عملية إعادة الكلمات إلى شكلها الأساسي عن طريق إزالة السوابق واللواحق.
251	تجريد	Lemmatization		عملية إعادة الكلمات إلى شكلها الأساسي الموجود في القاموس.
252	تجريف الويب	Web Scraping		عملية استخراج المعلومات من مواقع الويب.
253	تجزيء كمي	Quantization		خوارزمية تطبق التجميع الكمي على خاصية معينة في مجموعة البيانات.
254	تجميع	Clustering		طريقة في تعلُّم الآلة غير الموجَّه لتجميع الأشياء المتشابهة في مجموعات. ويُطلق عليها أيضًا (تحليل المجموعات)
255	تجميع البيانات	Data Aggregation		عملية جمع البيانات من عدة مصادر للتحليل أو إعداد التقارير، وتشمل تجميع البيانات أو تلخيصها عن طريق عمليات حسابية، مثل: حساب المجموع أو المتوسط أو الحد الأدنى أو الحد الأقصى.
256	تجميع النماذج	Ensemble		طريقة للجمع بين تنبؤات نماذج متعددة للحصول على أداء تنبؤي أفضل.
257	تجميع انقسامي	Divisive Clustering		نوع من التجميع الهرمي تُجمَّع فيه جميع الأمثلة أولًا في مجموعة، ثم تُقسَّم المجموعة بصورة تكرارية إلى شجرة هرمية.
258	تجميع بالمتوسط	K-Means (or K-Means Clustering)		خوارزمية تجميع تستخدم المتوسط لتصنيف البيانات إلى عدد (ك) من المجموعات بناءً على تشابه خصائصها.
259	تجميع بالمنوال	K-Modes (or K-Modes Clustering)		خوارزمية تجميع تستخدم المنوال لتصنيف البيانات إلى عدد (ك) من المجموعات بناءً على تشابه خصائصها.
260	تجميع بالوسيط	K-Medians (or K-Medians Clustering)		خوارزمية تجميع تستخدم الوسيط لتصنيف البيانات إلى عدد (ك) من المجموعات بناءً على تشابه خصائصها.
261	تجميع بوتستراب	Bootstrap Aggregating (Bagging)		طريقة تعلُّم تجميعي تُستخدم لتحسين الاستقرار والدقة في نماذج التصنيف والانحدار.
262	تجميع تكتُّلي	Agglomerative Clustering		طريقة لإنشاء شجرة هرمية عن طريق تعيين كل مثال في مجموعته، ودمج أقرب المجموعات بصورة تَكرارية.
263	تجميع تمحوري	Centroid-Based Clustering		خوارزمية تجميع، ترتب البيانات في مجموعات غير هرمية تُمثَّل بواسطة مُتَّجه مركزي أو بؤرة تجميع.
264	تجميع صناديق	Binning		انظر: تجميع وحدات
265	تجميع كمي	Quantile Bucketing		عملية توزيع قيم الخاصية في مجموعات بطريقة يكون فيها لكل مجموعة نفس عدد الحالات تقريبًا.
266	تجميع هرمي	Hierarchical Clustering		نوع من خوارزميات التجميع المناسبة للبيانات الهرمية لتوليد شجرة من المجموعات.
267	تجميع وحدات	Bucketing		عملية تحويل خاصية مستمرة إلى خاصية ثنائية متعددة تسمى وحدات؛ بناءً على نطاق من القيم. ويُطلق عليها أيضًا (تجميع صناديق)
268	تجهيز البيانات	Data Wrangling		عملية لتنظيف البيانات وتحويلها وتنظيمها إلى صيغة قابلة للاستخدام في التحليل أو النمذجة.
269	تحديث المُعامِلات	Parameter Update		عملية تعديل مُعامِلات النموذج أثناء التدريب.
270	تحديد المرجع	Coreference Resolution		مهمة في معالجة اللغات الطبيعية تتضمن تحديد كل التعبيرات التي تشير إلى نفس الكيان في النص.
271	تحسين	Optimization		عملية اختيار أفضل عنصر من جميع البدائل الممكنة. ويُطلق عليها أيضًا (تحسين رياضي)
272	تحسين التفضيل المباشر	Direct Preference Optimization (DPO)		أسلوب لتدريب النماذج على مواءمة سلوكها مع التفضيلات البشرية.
273	تحسين السياسة الأقرب	Proximal Policy Optimization (PPO)		خوارزمية للتعلُّم المعزز تُدرِّب الوكيل على تحقيق مهام معقدة عن طريق تحسين دالة هدف بديلة لتقييد حجم الخطوة في كل تحديث للسياسة.
274	تحسين توافقي	Combinatorial Optimization		عملية إيجاد الحل الأمثل من مجموعة محدودة من الاحتمالات، وذلك عندما يكون البحث الشامل غير ممكن.
275	تحسين رياضي	Mathematical Optimization		انظر: تحسين
276	تحسين سرب الجسيمات	Particle Swarm Optimization (PSO)		خوارزمية تحسين مستوحاة من حركة سرب الطيور لإيجاد الحل الأمثل في مساحة الحل.
277	تحسين سرب الدودة المضيئة	Glowworm Swarm Optimization (GSO)		خوارزمية ذكاء سرب تحاكي سلوك الحشرات المضيئة للحصول على الحد الأقصى من دالة الصيغ المتعددة.
278	تحسين عشوائي	Stochastic Optimization (SO)		مجموعة من الطُّرُق لتقليل دالة الهدف أو تعظيمها باستخدام متغيرات عشوائية.
279	تحسين متعدد الأسراب	Multi-Swarm Optimization		نوع من تحسين سرب الجسيمات يُقدّر الحل للمشكلات المعقدة باستخدام أسراب متعددة بدلًا من سرب واحد.
280	تحسين محدب	Convex Optimization		عملية إيجاد الحد الأدنى من دالة محدبة باستخدام أساليب رياضية.
281	تحقق	Validation		عملية تُستخدم أثناء التدريب لتقييم جودة نموذج تعلُّم الآلة وأدائه باستخدام مجموعة تحقق.
282	تحقق تقاطعي	Cross-Validation		آلية لتقييم تعميم النموذج على البيانات الجديدة؛ عن طريق اختبار النموذج على مجموعة فرعية واحدة أو أكثر، مأخوذة من مجموعة التدريب.
283	تحقق تقاطعي عن طريق عزل نقطة	Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV)		حالة خاصة من التحقق التقاطعي المجزأ يكون فيها عدد المجموعات مساويًا لعدد المشاهدات.
284	تحقق تقاطعي مجزأ	K-Fold Cross-Validation		أسلوب لتقييم النماذج عن طريق تقسيم مجموعة البيانات إلى عدد (ك) مجموعات فرعية لتدريب النماذج واختبارها بصورة تكرارية، ثم حساب متوسط ​​النتائج لتقدير الأداء العام.
285	تحكم ذاتي	Autonomy		قدرة النظام على العمل وفقًا لقواعده وطُرُق تعلُّمه.
286	تحكم ذكي	Intelligent Control		نوع من آليات التحكم التي تستخدم أساليب الذكاء الاصطناعي المختلفة لمحاكاة خصائص الذكاء البشري.
287	تحكم غير ذاتي (أو غير ذاتي)	Heteronomy (or Heteronomous)		خاصية نظام يعمل تحت قيود تحكم خارجي.
288	تحكم في البيانات	Data Control		السياسات والإجراءات والأدوات المستخدمة لإدارة البيانات وحمايتها طوال دورة حياتها.
289	تحليل الاستعلام	Query Analysis		عملية تُستخدم في قواعد البيانات لتحليل الاستعلام وتحسين أدائه.
290	تحليل الانحدار	Regression Analysis		أسلوب إحصائي لتحديد العلاقة بين المتغيرات التابعة والمستقلة. يُطلق عليه أيضًا (انحدار) أو (نموذج انحدار)
291	تحليل البيانات	Data Analysis		فحص منهجي للبيانات عن طريق العينات والقياس والتصوير.
292	تحليل البيانات الاستكشافي	Exploratory Data Analysis (EDA)		المرحلة الأولية في تحليل البيانات لدراسة مجموعة البيانات وتلخيص خصائصها الرئيسة. يُطلق عليها أيضًا (استكشاف البيانات)
293	تحليل الحساسية	Sensitivity Analysis		عملية تقييم كيفية تأثر مخرجات النموذج بالتغيرات في المُعامِلات المدخلة.
294	تحليل الخوارزميات	Analysis of Algorithms		عملية تحديد التعقيد الحوسبي للخوارزميات وأدائها؛ وذلك من أجل تقييم مدى ملاءمة تطبيقاتها، أو مقارنتها بخوارزميات أخرى.
295	تحليل السلاسل الزمنية	Time Series Analysis		طريقة لتحليل البيانات التي جُمعت خلال فترة زمنية.
296	تحليل القرار	Decision Analysis		طريقة معيارية لاتخاذ الخيارات المثلى في ظل ظروف غير مؤكدة.
297	تحليل المجموعات	Cluster Analysis		انظر: تجميع
298	تحليل المشاعر	Sentiment Analysis		عملية استخدام الخوارزميات الإحصائية أو خوارزميات تعلُّم الآلة لتحديد المشاعر والآراء المضمنة في نص أو صورة.
299	تحليل المصفوفة إلى عوامل	Matrix Factorization		آلية لإيجاد المصفوفات التي يقترب حاصل ضربها النقطي من المصفوفة المستهدفة.
300	تحليل المُكوِّن الرئيس	Principal Component Analysis (PCA)		أسلوب يُستخدم لإزالة تكرار المعلومات وتقليل خصائص مجموعة البيانات إلى مُكوِّناتها الرئيسة.
301	تحليل دلالي عشوائي	Stochastic Semantic Analysis		طريقة تُستخدم كمُكوِّن دلالي في فهم اللغات الطبيعية.
302	تحليل مكاني	Spatial Analysis		دراسة البيانات القائمة على الموقع لاكتشاف الأنماط والرؤى.
303	تحليلات استنباطية	Deductive Analytics		نوع من تحليلات البيانات، يبدأ بنظرية عامة أو فرضية، ثم يختبرها ببيانات محددة للوصول إلى نتيجة ما.
304	تحليلات البيانات	Data Analytics		مفهوم يضم عمليات جمع البيانات والتحقق من صحتها ومعالجتها وتصويرها؛ لأجل اكتشاف رؤى مفيدة في اتخاذ القرار.
305	تحليلات البيانات الضخمة	Big Data Analytics		عملية فحص كمية كبيرة من البيانات المتنوعة؛ لاكتشاف الأنماط والارتباطات والاتجاهات التي تُقدِّم رؤى وتدعم اتخاذ القرار.
306	تحليلات الكلام	Speech Analytics		عملية تحليل التسجيلات الصوتية لاستخراج رؤى من اللغة المنطوقة، مثل الكلمات الرئيسة والعواطف والنوايا.
307	تحليلات النصوص	Text Analytics		انظر: تنقيب في النصوص
308	تحليلات النقرات	Clickstream Analytics		نوع من تحليلات الويب يُستخدم لمراقبة زوار المواقع الإلكترونية وتحليل سلوكهم.
309	تحليلات الويب	Web Analytics		طريقة لجمع بيانات استخدام مواقع الويب وتحليلها وتقديم تقارير عنها.
310	تحليلات تركيبية للبيانات	Composable Data Analytics		طريقة مرنة تتيح تجميع وإعادة استخدام مُكوِّنات البيانات والتحليلات الحالية؛ لإنشاء حلول مخصصة.
311	تحليلات تشخيصية	Diagnostic Analytics		نوع من تحليلات البيانات، يتعمق في البيانات لتحديد سبب حدوث شيء ما.
312	تحليلات تنبؤية	Predictive Analytics		نوع من تحليلات البيانات، يستخدم البيانات التاريخية والحالية لتقديم تنبؤات مستنيرة حول الأحداث المستقبلية.
313	تحليلات توجيهية	Prescriptive Analytics		نوع من تحليلات البيانات، يركز على التوصية بالإجراءات التي يمكنك اتخاذها لتحقيق النتائج المرجوة.
314	تحليلات سلوكية	Behavioral Analytics		عملية استخدام البيانات المتعلقة بسلوكيات المستخدمين؛ لفهم نواياهم وأفعالهم والتنبؤ بها.
315	تحليلات طرفية	Edge Analytics		عملية جمع البيانات وتحليلها قريبًا من الأجهزة الطرفية، مثل: أجهزة الاستشعار وأجهزة إنترنت الأشياء.
316	تحليلات في قاعدة البيانات	In-Database Analytics		معالجة البيانات وتحليلها مباشرة داخل قاعدة البيانات التي تُخزَّن فيها البيانات.
317	تحليلات متعددة الهياكل	Multi-structured Analytics		عملية تحليل البيانات ذات الأشكال المختلفة، بما في ذلك الصيغ المهيكلة وشبه المهيكلة وغير المهيكلة.
318	تحليلات مُعزَّزة	Augmented Analytics		استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لأتمتة عمليات تحليلات البيانات، مثل: إعداد البيانات واكتشاف الرؤى.
319	تحليلات وصفية	Descriptive Analytics		نوع من تحليلات البيانات، يفحص البيانات التاريخية لفهم ما حدث في الماضي وتلخيصه.
320	تحمُّل الخطأ	Fault Tolerance		قدرة النظام على الاستمرار في أداء الوظيفة المطلوبة حتى مع وجود أخطاء.
321	تحميل البيانات	Data Loading		عملية استيراد أو نقل أو دمج البيانات من مصادر مختلفة في نظام تخزين واحد، مثل قاعدة بيانات أو مستودع بيانات.
322	تحويل الكلام إلى نص	Speech-to-Text (STT)		انظر: تعرُّف على الكلام
323	تحويل النص إلى كلام	Text-to-Speech (TTS)		انظر: توليد الكلام
324	تحويل تسلسل إلى تسلسل	Sequence-To-Sequence (Seq2Seq)		نوع من معمارية الشبكة العصبية مصمم لتحويل تسلسل من البيانات إلى تسلسل آخر.
325	تحيُّز	Bias		مُعامِل في الشبكة العصبية يُتيح للخلايا العصبية تحويل دالة التنشيط.
326	تحيُّز أخذ العينات	Sampling Bias		نوع من تحيُّز الاختيار لا تُجمع فيه البيانات عشوائيًّا.
327	تحيُّز الإبلاغ	Reporting Bias		نوع من التحيُّز يحدث عندما لا يعكس التكرار الموجود في مجموعة البيانات التكرار الموجود في العالم الحقيقي.
328	تحيُّز الأتمتة	Automation Bias		تفضيل صانع القرار البشري التوصيات التي ينتجها نظام صنع قرار مؤتمت على المعلومات التي تُنتَج بدون أتمتة، حتى عندما يرتكب نظام صنع القرار المؤتمت أخطاء.
329	تحيُّز الاختيار	Selection Bias		تحيُّز في اختيار البيانات المستخدمة في تدريب نماذج تعلُّم الآلة.
330	تحيُّز الانتساب للمجموعة	Group Attribution Bias		افتراض أنَّ ما ينطبق على فرد واحد ينطبق على كل أفراد المجموعة.
331	تحيُّز التجانس خارج المجموعة	Out-Group Homogeneity Bias		الميل لرؤية أعضاء خارج المجموعة على أنهم أكثر تشابهًا من الأعضاء داخلها عند مقارنة خصائصهم.
332	تحيُّز التغطية	Coverage Bias		نوع من تحيُّز الاختيار لا تُمثِّل فيه البيانات المختارة مجموعة العينة المستهدفة.
333	تحيُّز الذكاء الاصطناعي	Artificial Intelligence Bias		تفضيل أو انحياز نظام الذكاء الاصطناعي لمجموعات ما على حساب مجموعات أخرى. ويُطلق عليه أيضًا (تحيُّز خوارزمي)
334	تحيُّز المُختبِر	Experimenter's Bias		نوع من التحيُّز التأكيدي الذي يواصل فيه المختبر تدريب النموذج إلى أن تُؤكَّد الفرضية المطروحة سابقًا.
335	تحيُّز المشاركة	Participation Bias		انظر: تحيُّز عدم الاستجابة
336	تحيُّز تأكيدي	Confirmation Bias		الميل إلى تفضيل المعلومات التي تؤكد المعتقدات أو الفرضيات الموجودة سابقًا.
337	تحيُّز تنبؤي	Prediction Bias		قيمة تقيس الفرق بين متوسط التنبؤات ومتوسط الأسماء الفعلية في مجموعة البيانات.
338	تحيُّز خوارزمي	Algorithmic Bias		انظر: تحيُّز الذكاء الاصطناعي
339	تحيُّز داخل المجموعة	In-Group Bias		نوع من التحيُّز يكون فيه التفضيل لمجموعة الشخص أو خصائصه.
340	تحيُّز ضمني	Implicit Bias		نوع من التحيُّز يكون فيه الارتباط أو الافتراض وفقًا لعقل الشخص وذكرياته.
341	تحيُّز عدم الاستجابة	Non-Response Bias		نوع من تحيُّز الاختيار توجد فيه فجوات مشارَكة في البيانات المجموعة. ويُطلق عليه أيضًا (تحيُّز المشاركة)
342	تخزين البيانات النشطة	Hot Data Storage		بيانات مخزنة يمكن الوصول إليها بسرعة للاستخدام الفوري.
343	تخزين البيانات غير النشطة	Cold Data Storage		تخزين البيانات التي لا تُستخدم إلا نادرًا.
344	تخصيص	Personalization		عملية تحليل توجهات المستخدمين وأنماطهم لتخصيص المنتجات للمستخدمين الأفراد.
345	تخطيط الذكاء الاصطناعي	Artificial Intelligence Planning		فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يهتم باختيار مجموعة من الأفعال المناسبة لتحقيق هدف معين. ويُطلق عليه أيضًا (تخطيط وجدولة مؤتمتة)
346	تخطيط وجدولة مؤتمتة	Automated Planning and Scheduling		انظر: تخطيط الذكاء الاصطناعي
347	تداخل كارثي	Catastrophic Interference		انظر: نسيان كارثي
348	تدخّل بشري	Human Takeover		ميزة احتياطية في بوت محادثة تسمح بتولي موظف مركز الاتصال المحادثة بدلًا من بوت المحادثة.
349	تدرج	Gradient		مُتَّجه للمشتقات الجزئية في دالة النموذج، يقيس التغير في الأوزان بالنظر إلى التغير في الخطأ.
350	تدرج السياسة	Policy Gradient		أسلوب تعلُّم معزز يُحسِّن السياسة ذات المُعامِلات باستخدام النزول التدرجي لتعظيم المكافأة المتوقعة.
351	تدرج تكيُّفي (أدا جراد)	AdaGrad		خوارزمية متقدمة للنزول التدرجي، تُنفِّذ التدرج عن طريق معرفة أشكال البيانات من تكرارات سابقة.
352	تدريب	Training		عملية تحديد أو تحسين المُعامِلات التي تشكل نموذجًا يعتمد على خوارزمية تعلُّم الآلة باستخدام بيانات التدريب. ويُطلق عليها أيضًا (تدريب النموذج)
353	تدريب النموذج	Model Training		انظر: تدريب
354	تدريب ذاتي	Self-Training		طريقة تعلُّم ذاتي التوجيه تُستخدم في التصنيف عندما تكون البيانات غير المُسمَّاة أكثر من البيانات المُسمَّاة.
355	تدريب سابق	Pre-Training		مرحلة التدريب الأولية للنموذج باستخدام مجموعة بيانات كبيرة.
356	تدريب سابق تبايني للنصوص والصور	Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP)		نموذج شبكة عصبية يتعلم ربط الصور بأوصاف نصية عن طريق التدريب على مجموعة بيانات ضخمة من أزواج الصور والنصوص.
357	تدريب مخصَّص	Custom Training		عملية تدريب النموذج على القيام بتنبؤات معينة.
358	تدريب مشترك	Co-Training		طريقة تعلُّم شبه موجَّه، تُستخدم في التصنيف عندما تكون البيانات غير المُسمَّاة أكثر من البيانات المُسمَّاة، وتشتمل مجموعة البيانات على مجموعتين مستقلتين ومتكاملتين من الخصائص.
359	تدهور النموذج	Model Collapse		تدهور جودة البيانات التي تولدها نماذج الذكاء الاصطناعي مع مرور الوقت؛ بسبب تدريب النماذج على بيانات أنتجتها نماذج ذكاء اصطناعي.
360	ترجمة الآلة	Machine Translation		فرع من اللغويات الحوسبية يهتم بترجمة النص أو الكلام من لغة إلى أخرى.
361	ترجمة الآلة العصبية	Neural Machine Translation (NMT)		طريقة في ترجمة الآلة تستخدم شبكة عصبية اصطناعية كبيرة للتنبؤ باحتمالية تسلسل من الكلمات، وغالبًا ما تكون في جمل كاملة.
362	ترحيل البيانات	Data Migration		عملية نقل البيانات من نظام إلى آخر.
363	ترشيح	Convolution		عملية ترشيح لتدريب الأوزان عن طريق خلط المُرشِّح ومصفوفة المدخلات.
364	ترشيح متوسع جزئيًّا	Fractionally Strided Convolution		انظر: ترشيح معكوس
365	ترشيح معكوس	Transposed Convolution		أسلوب يُتيح رفع عينات مُتَّجه الخصائص من بُعد مصغر إلى بُعد أكبر. ويُطلق عليه أيضًا (ترشيح متوسع جزئيًّا) أو (تفكيك الترشيح)
366	ترميز الواحد النشط	One-Hot Encoding		طريقة لتحويل البيانات إلى مُتَّجهات تُعيَّن فيها جميع العناصر إلى 0 باستثناء عنصر واحد يُعيَّن إلى 1.
367	تزييف عميق	Deepfake		نوع من الوسائط المصطنعة التي يوضع فيها صورة شخص أو صوته بدلًا من صورة شخص آخر أو صوته.
368	تسرُّب البيانات	Data Leakage		حالة في تعلُّم الآلة يُستخدم فيها معلومات من خارج مجموعة بيانات التدريب لإنشاء النماذج؛ وهو ما يؤدي إلى تقديرات أداء غير دقيقة.
369	تسلسل الأوامر	Prompt Chaining		أسلوب يتضمن تقسيم مهمة معقدة إلى سلسلة من الأوامر، ويكون مخرج الأمر الأول مدخل للأمر الذي يليه.
370	تسلسل أمامي	Forward Chaining		طريقة استدلال تبدأ بمجموعة من الحقائق المعروفة وتطبق قواعد الاستنتاج لاستخلاص حقائق جديدة للوصول إلى هدف أو استنتاج محدد.
371	تسلسل خلفي	Backward Chaining		طريقة استدلال منطقي تعمل بطريقة عكسية؛ من الهدف إلى تحديد البيانات أو الإثباتات المؤيدة لذلك الهدف.
372	تسمية	Labeling		انظر: توصيف البيانات
373	تسمية البيانات	Data Labeling		انظر: توصيف البيانات
374	تسمية ذاتية	Self-Labeling		نوع من طُرُق التعلُّم الشبه الموجَّه يُدرِّب نموذجًا على بيانات مُسمَّاة، ثم يستخدمه لإعطاء أسماء مستعارة للبيانات غير المُسمَّاة.
375	تسمية مستعارة	Pseudo-Labeling		أسلوب في التعلُّم الشبه الموجَّه يُنشئ النموذج فيه أسماء للبيانات غير المُسمَّاة، ثم تُستخدم هذه الأسماء لتدريب النموذج بشكل أكبر.
376	تسميم البيانات	Data Poisoning		هجوم أمني يقوم فيه المهاجم بإدخال بيانات خاطئة أو مضللة في مجموعة بيانات التدريب؛ لإفساد سلوك النموذج أو التأثير عليه.
377	تسوية الحُزمة	Batch Normalization		أسلوب تعلُّم موجَّه لتحسين أداء الشبكة العصبية واستقرارها عن طريق تحويل مخرجات الطبقة البينية إلى صيغة موحدة.
378	تسوية الخصائص	Feature Normalization		طريقة لتغيير نطاق قيم خاصية إلى نطاق قياسي من القيم، عادةً من -1 إلى +1 أو من 0 إلى 1.
379	تسوية قاعدة البيانات	Database Normalization		عملية تصميم البيانات في قاعدة بيانات عن طريق إنشاء علاقات بين الجداول؛ لإزالة التكرار والتبعية غير المتسقة.
380	تشابكية	Connectionism		نوع من النمذجة الإدراكية يستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية؛ لشرح القدرات الفكرية.
381	تشذيب	Pruning		عملية تنظيف الأكواد أو النماذج لإزالة الحلول غير المرغوب فيها وتسهيل صيانة الكود.
382	تشويش (أو بيانات مشوِشة)	Noise (or Noisy Data)		بيانات لا معنى لها تؤثر في تحليل البيانات.
383	تشويش البيانات	Data Obfuscation		انظر: إخفاء البيانات
384	تصفية انتقائية	Selective Filtering		عملية تجاهل البيانات المشوِشة من أجل التركيز على البيانات المهمة.
385	تصفية تعاونية	Collaborative Filtering		أسلوب يُستخدم في أنظمة التوصية للتنبؤ باهتمامات المستخدم بناءً على اهتمامات المستخدمين الآخرين.
386	تصفية قائمة على المحتوى	Content-Based Filtering		أسلوب يُستخدم في أنظمة التوصية للتنبؤ باهتمامات المستخدم بناءً على إعجاباته وخصائص العناصر.
387	تصميم الأوامر	Prompt Design		عملية صياغة الأوامر بطريقة فاعلة لتوجيه مخرجات وسلوك النماذج.
388	تصميم توليدي للمنتجات	Generative Product Design		البرمجيات التي تُولِّد مسودات بجميع الخصائص والمتطلبات المحددة لإنشاء تصميمات للمنتجات.
389	تصنيف	Classification		نوع من خوارزميات تعلُّم الآلة، تحدد الفئة التي ينتمي إليها مدخل معين. ويُطلق عليه أيضًا (تصنيف قياسي)
390	تصنيف إحصائي	Statistical Classification		طريقة تعلُّم موجَّه لتدريب النماذج على تصنيف بيانات جديدة غير مُسمَّاة بناءً على بيانات ذات علاقة ومُسمَّاة.
391	تصنيف البيانات	Data Classification		عملية تعيين فئات أو أسماء للبيانات بناءً على محتواها أو حساسيتها أو معايير أخرى؛ لتحسين التنظيم والأمن والامتثال.
392	تصنيف الصور	Image Classification		انظر: تَعرُّف على الصور
393	تصنيف إيجابي خاطئ	False Positive (FP)		نتيجة تنبأ النموذج بأنها إيجابية بينما هي في الواقع سلبية.
394	تصنيف إيجابي صحيح	True Positive (TP)		نتيجة تنبأ النموذج بأنها إيجابية بصورة صحيحة.
395	تصنيف بمثال واحد	One-Shot Classification		انظر: تعلُّم بمثال واحد
396	تصنيف ثنائي	Binary Classification		نوع من أنواع التصنيف يتنبأ بفئة واحدة فقط من بين صنفين محتملين.
397	تصنيف سلبي خاطئ	False Negative (FN)		نتيجة تنبأ النموذج بأنها سلبية بينما هي في الواقع إيجابية.
398	تصنيف سلبي صحيح	True Negative (TN)		نتيجة تنبأ النموذج بأنها سلبية بصورة صحيحة.
399	تصنيف قياسي	Standard Classification		انظر: تصنيف
400	تصنيف متعدد الأصناف	Multi-Class Classification		نوع من التصنيف يُميّز بين أكثر من صنفين. ويُطلق عليه أيضًا (تصنيف متعدد الحدود)
401	تصنيف متعدد الحدود	Multinomial Classification		انظر: تصنيف متعدد الأصناف
402	تصوير البيانات	Data Visualization		تمثيل رسومي للمعلومات يسلط الضوء على الأنماط والاتجاهات في البيانات، ويساعد القارئ على اكتساب رؤى سريعة.
403	تصيد في البيانات	Data Fishing		انظر: تلاعب بالبيانات
404	تضخيم الذكاء	Intelligence Amplification (IA)		استخدام التقنية لزيادة الذكاء البشري.
405	تضمين	Embedding		عملية تحويل مُتَّجه كثير الأبعاد إلى فضاء قليل الأبعاد.
406	تضمين المستندات الافتراضي	Hypothetical Document Embeddings (HyDE)		أسلوب استرجاع يُنشئ تضمينات افتراضية للمستندات، ثم يستخدمها لاسترداد مستندات مماثلة من نفس مساحة التضمين.
407	تضمين سياقي	Contextual Embedding		تمثيل للكلمات يراعي معنى الكلمات بناءً على سياقها داخل النص.
408	تطفُّل على البيانات	Data Snooping		انظر: تلاعب بالبيانات
409	تعرُّف آلي على الحروف	Optical Character Recognition (OCR)		برنامج يتعرَّف على النصوص الموجودة في الصور ويُحوّلها إلى نصوص يمكن قراءتها عن طريق الآلة.
410	تعرُّف تلقائي على الكلام	Automatic Speech Recognition (ASR)		انظر: تعرُّف على الكلام
411	تَعرُّف على الأشياء	Object Recognition		أسلوب في رؤية الحاسب لتحديد الأشياء وتصنيفها في الصور أو الفيديوهات.
412	تعرُّف على الأفعال	Action Recognition		مهمة في رؤية الحاسب تُحلِّل الفيديوهات لتحديد الأفعال البشرية. ويُطلق عليها أيضًا (تعرُّف على الأفعال البشرية) أو (تعرُّف على النشاط البشري)
413	تعرُّف على الأفعال البشرية	Human Action Recognition		انظر: تعرُّف على الأفعال
414	تعرُّف على الأنماط	Pattern Recognition		مجال من مجالات تعلُّم الآلة يركز على تحديد أنماط البيانات أو انتظامها.
415	تَعرُّف على الصور	Image Recognition		عملية تحديد الأشياء أو الأنماط أو المفاهيم الموجودة في الصورة. ويُطلق عليها أيضًا (تصنيف الصور) أو (تعرُّف مرئي)
416	تعرُّف على الكلام	Speech Recognition		عملية تحويل الكلام إلى نص باستخدام الخوارزميات. ويُطلق عليها أيضًا (تعرُّف تلقائي على الكلام) أو (تحويل الكلام إلى نص)
417	تعرُّف على الكيانات المُسمّاة	Named-Entity Recognition (NER)		عملية تحديد أسماء الكيانات وفئاتها في النص أو الكلام.
418	تعرُّف على المشاعر	Emotion Recognition		عملية التعرُّف على المشاعر المضمَّنة في نص أو كلام أو صورة.
419	تعرُّف على النشاط البشري	Human Activity Recognition (HAR)		انظر: تعرُّف على الأفعال
420	تَعرُّف على الوجوه	Face Recognition (or Facial Recognition)		نظام حاسب قادر على التعرُّف على شخص ما عن طريق صورة أو فيديو.
421	تعرُّف مرئي	Visual Recognition		انظر: تَعرُّف على الصور
422	تعزيز	Boosting		طريقة تعلُّم تجميعي تُستخدم في تعلُّم الآلة لتحسين دقة النماذج التنبؤية.
423	تعزيز البشر	Human Augmentation		مجال يركز على تعزيز قدرات الإنسان باستخدام التقنية كأنها جزء متكامل مع جسم الإنسان.
424	تعزيز الذكاء	Intelligence Augmentation		انظر: ذكاء معزز
425	تعزيز تدرجي	Gradient Boosting		أسلوب في تعلُّم الآلة يُستخدم في التصنيف والانحدار لإنشاء نموذج تنبؤ قوي من نماذج تنبؤ ضعيفة.
426	تعزيز تَكَيُّفي	Adaptive Boosting (AdaBoost)		أسلوب تعزيز يجمع بين عدد من المصنِّفات الضعيفة؛ لإنشاء مصنِّف قوي.
427	تعقيد زمني	Time Complexity		مقدار الوقت اللازم لتشغيل خوارزمية.
428	تعلُّم إحصائي	Statistical Learning		استخدام الأدوات الإحصائية لتحليل البيانات وفهمها.
429	تعلُّم الآلة	Machine Learning (ML)		مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي يركز على تمكين الآلات من التعلُّم من البيانات وتحسين أدائها في مهام محددة دون الحاجة إلى برمجة صريحة.
430	تعلُّم الآلة التَكَيُّفي	Adaptive Machine Learning		طريقة لتحديث نماذج تعلُّم الآلة وإعادة تدريبها تدريجيًّا؛ للتكيف مع التغيرات الجديدة.
431	تعلُّم الآلة العدائي	Adversarial Machine Learning		مجال يركز على تصميم خوارزميات فاعلة لتعلُّم الآلة؛ لأجل مواجهة التحديات الأمنية.
432	تعلُّم الآلة العلائقي	Relational Machine Learning (RML)		نوع من تعلُّم الآلة يركز على التعلُّم من البيانات ذات العلاقات والهياكل المعقدة.
433	تعلُّم الآلة المؤتمت	Automated Machine Learning (AutoML)		عملية أتمتة مهام تعلُّم الآلة؛ لبناء النماذج وتدريبها واختبارها ونشرها.
434	تعلُّم الآلة المستمر	Online Machine Learning		مجال فرعي من تعلُّم الآلة يتعلَّم فيه النموذج تدريجيًّا من البيانات الجديدة بطريقة متسلسلة.
435	تعلُّم الآلة المُصغَّر	Tiny Machine Learning (TinyML)		مجال فرعي من تعلُّم الآلة يركز على تشغيل نماذج تعلُّم الآلة على الأجهزة محدودة الموارد، مثل أجهزة إنترنت الأشياء ووحدات التحكم الدقيقة.
436	تعلُّم الآلة بالكم	Quantum Machine Learning		مجال يجمع بين حوسبة الكم وخوارزميات تعلُّم الآلة لمعالجة البيانات وحل المشكلات المعقدة بكفاءة أكبر.
437	تعلُّم التشابه	Similarity Learning		نوع من تعلُّم الآلة الموجَّه يُدرِّب مقياسًا للعثور على التشابه بين شيئين.
438	تعلُّم التوصيف المعرفي	Ontology Learning		أساليب مبنية على البيانات لبناء توصيف معرفي باستخدام طُرُق تلقائية أو شبه تلقائية تعتمد على التنقيب في النصوص أو تعلُّم الآلة.
439	تعلُّم الخصائص	Feature Learning		مجموعة من الأساليب للعثور تلقائيًّا على التمثيلات المطلوبة لاكتشاف الخصائص أو تصنيفها من البيانات الأولية.
440	تعلُّم الفرق الزمني	Temporal Difference (TD) Learning		أسلوب تعلُّم غير موجَّه في التعلُّم التعزيزي، يتعلَّم فيه الوكيل التنبؤ بقيمة متغير في نهاية تسلسل من الحالات.
441	تعلُّم بأمثلة قليلة	Few-Shot Learning		طريقة لتعلُّم مصنِّفات فاعلة من عدد قليل من أمثلة التدريب.
442	تعلُّم بدون أمثلة	Zero-Shot Learning (ZSL)		طريقة لتمكين النموذج من التعرُّف على الأصناف التي لم يسبق رؤيتها أثناء التدريب.
443	تعلُّم بمثال واحد	One-Shot Learning		طريقة لتعلُّم مصنِّفات فاعلة من مثال تدريبي واحد. ويُطلق عليها أيضًا (تصنيف بمثال واحد)
444	تعلُّم تبايني	Contrastive Learning		أسلوب تعلُّم آلة يتعلم التمثيلات المفيدة عن طريق مقارنة الأمثلة الإيجابية والسلبية.
445	تعلُّم تدريجي	Incremental Learning		طريقة من طُرُق تعلُّم الآلة يكون التدريب والتعلُّم فيها مستمرًّا كلما ظهرت أمثلة جديدة.
446	تعلُّم ترابطي	Associative Learning		أسلوب من أساليب تعلُّم الآلة قائم على قواعد لاكتشاف العلاقات المهمة بين الخصائص أو المتغيرات في مجموعة البيانات.
447	تعلُّم تعزيزي	Reinforcement Learning (RL)		نوع من تعلُّم الآلة يتعلَّم السياسة المثلى عن طريق المكافآت والعقوبات؛ لأجل تحسين إجمالي المكافأة.
448	تعلُّم تعزيزي بالتغذية الراجعة البشرية	Reinforcement Learning From Human Feedback (RLHF)		أسلوب لتحسين جودة مخرجات النماذج عن طريق دمج التغذية الراجعة من التفاعلات أو التقييمات البشرية.
449	تعلُّم ذاتي التوجيه	Self-Supervised Learning		نوع من تعلُّم الآلة يستخدم بيانات غير مُسمَّاة لتعلُّم الخصائص؛ وذلك بالاعتماد على أسماء مستعارة محددة بصورة ذاتية في عملية التوجيه.
450	تعلُّم سطحي	Shallow Learning		نوع من خوارزميات تعلُّم الآلة يحتوي عادةً على طبقة واحدة أو عدد محدود من الطبقات للتعلُّم وتمثيل البيانات.
451	تعلُّم سياقي	In-Context Learning		أسلوب في هندسة الأوامر يتعلم فيه النموذج أداء المهام عن طريق تزويده ببعض الأمثلة في سياق مدخلات الأمر. يُطلق عليه أيضًا (تعلُّم قائم على الأوامر)
452	تعلُّم شبه موجَّه	Semi-Supervised Learning		نوع من تعلُّم الآلة يستفيد من البيانات المُسمَّاة وغير المُسمَّاة للتدريب.
453	تعلُّم شجرة القرار	Decision Tree Learning		عملية بناء شجرة قرار من البيانات لأداء مهام التصنيف أو الانحدار.
454	تعلُّم شغوف	Eager Learning		طريقة تعلُّم تعالج بيانات التدريب قبل تلقي أي استعلام.
455	تعلُّم علائقي إحصائي	Statistical Relational Learning (SRL)		فرع من تعلُّم الآلة يجمع بين التعلُّم الإحصائي والتعلُّم العلائقي لمعالجة عدم التيقن في البيانات والتعامل مع الهياكل العلائقية المعقدة.
456	تعلُّم عملية التعلُّم	Metalearning		مجال فرعي من تعلُّم الآلة يُستخدم لاكتشاف خوارزمية التعلُّم أو تحسينها عن طريق التعلُّم من كمية صغيرة من البيانات أو الخبرات من المهام السابقة.
457	تعلُّم عميق	Deep Learning		مجال فرعي من تعلُّم الآلة يستخدم عدة طبقات مخفية في الشبكات العصبية لحل المشكلات المعقدة عن طريق تحديد أهم الخصائص الأساسية للبيانات المدخلة.
458	تعلُّم عميق تناظري	Analog Deep Learning		طريقة تستخدم الحوسبة والأجهزة التناظرية لإجراء العمليات الحسابية المطلوبة لمهام التعلُّم العميق.
459	تعلُّم عميق هندسي	Geometric Deep Learning		مجال فرعي من التعلُّم العميق يركز على تصميم الشبكات العصبية التي يمكنها معالجة البيانات ذات الهياكل الهندسية، مثل الرسوم البيانية والشبكات.
460	تعلُّم غير موجَّه	Unsupervised Learning		نوع من تعلُّم الآلة يكتشف الأنماط في مجموعة بيانات غير مُسمَّاة.
461	تعلُّم قائم على الأوامر	Prompt-Based Learning		انظر: تعلُّم سياقي
462	تعلُّم كسول	Lazy Learning		طريقة تعلُّم تؤجل معالجة بيانات التدريب حتى تَلقِّي عملية استعلام.
463	تعلُّم مبني على الخطأ	Error-Driven Learning		نوع من التعلُّم يستخدم فيه الوكيل معلومات حول الاختلاف بين السلوك الحالي والمستهدف لتعديل سلوكه.
464	تعلُّم متحد	Federated Learning		طريقة من طُرُق تعلُّم الآلة الموزَّع تُدرِب النموذج في أجهزة متعددة ببيانات محلية للمحافظة على خصوصية البيانات.
465	تعلُّم متعدد المهام	Multi-Task Learning		أسلوب لتدريب النموذج على مهام متعددة في وقت واحد لتحسين أدائه.
466	تعلُّم منقول	Transfer Learning		أسلوب في تعلُّم الآلة تتعلَّم فيه الخوارزمية أداء مهمة محددة، ثم تستخدم تلك المعرفة في أداء مهام أخرى.
467	تعلُّم منهجي	Curriculum Learning		إستراتيجية تدريب في تعلُّم الآلة، تُدرِّب النماذج على البيانات بتسلسل ذي معنى، بدءًا من الأمثلة الأسهل، ثم التقدم تدريجيًا إلى الأمثلة الأكثر صعوبة.
468	تعلُّم موجَّه	Supervised Learning		نوع من تعلُّم الآلة يستخدم مجموعة بيانات مُسمّّاة لتدريب نموذج للتنبؤ أو التصنيف.
469	تعلُّم مُوجَّه ضعيف	Weakly Supervised Learning		طريقة في تعلُّم الآلة تُدرَّب فيها النماذج على بيانات مُسمَّاة بشكل جزئي أو غير دقيق.
470	تعلُّم نشط	Active Learning		طريقة تعلُّم شبه موجَّه، يمكن للخوارزمية فيها اختيار بعض البيانات للتعلُّم منها.
471	تعلُّم نموذج الأفعال	Action Model Learning		مجال فرعي من تعلُّم الآلة، يتعلم فيه وكلاء الذكاء الاصطناعي فهم تأثيرات أفعالهم في بيئة ما.
472	تعميم	Generalization		قدرة النموذج على تقديم تنبؤات صحيحة بناءً على بيانات جديدة.
473	تغذية البيانات	Data Feed		طريقة لتزويد المستخدمين ببيانات محدثة من مصادر البيانات.
474	تغيُّر البيانات	Data Shift		انظر: انحراف البيانات
475	تغيُّر الخاصية	Feature Shift		تغيير في توزيع الخصائص، وقد يؤثر على أداء النموذج.
476	تغيُّر المجال	Domain Shift		تغيير في توزيع البيانات بين المجال المصدر (مثل بيانات التدريب) والمجال الهدف (مثل بيانات الاختبار).
477	تفاعل بين الإنسان والحاسب	Human-Computer Interaction (HCI)		دراسة تصميم وتنفيذ التفاعل بين المستخدمين وأجهزة الحاسب.
478	تفاعل بين الإنسان والروبوت	Human-Robot Interaction (HRI)		مجال يركز على تبادل المعلومات والأفعال بين الإنسان والروبوت لأداء المهام عن طريق واجهة المستخدم.
479	تفرُّد	Singularity		انظر: طفرة الذكاء
480	تفرُّد تقني	Technological Singularity		انظر: طفرة الذكاء
481	تفسير لاحق	Post-Hoc Explanation		طرق تُستخدم لفهم وتفسير القرارات أو التنبؤات التي تقدمها النماذج المدربة.
482	تفسير مغاير	Counterfactual Explanation		طريقة تُستخدم لشرح القرارات التي تتخذها نماذج تعلُّم الآلة؛ عن طريق وصف التغييرات في البيانات المدخلة التي من الممكن أن تؤدي إلى نتائج مختلفة.
483	تفكيك الأسئلة	Question Decomposition		عملية تقسيم السؤال المعقد أو المركب إلى أسئلة فرعية أبسط يمكن معالجتها.
484	تفكيك الترشيح	Deconvolution		انظر: ترشيح معكوس
485	تفوق	Transcendence		حالة افتراضية يتفوق فيها الذكاء الاصطناعي على الذكاء البشري، وقد يؤدي إلى قدرات تتجاوز بكثير الفهم البشري أو السيطرة عليه.
486	تقارب	Convergence		الحالة التي يصل إليها النموذج عندما لا يحقق التدريب الإضافي على البيانات الموجودة تحسينًا كبيرًا في النموذج.
487	تقاطع على الاتحاد	Intersection over Union (IoU)		مقياس لتحديد دقة مهام اكتشاف الأشياء أو الصور عن طريق مقارنة إطار التحديد المتوقع مع إطار التحديد الفعلي.
488	تقدير استقرائي	Extrapolation		عملية التنبؤ بقيمة المتغيرات خارج نطاق المشاهدات.
489	تقدير الأرجحية الأعلى	Maximum Likelihood Estimation (MLE)		طريقة لتحديد قيم المُعامِلات التي تزيد من احتمالية البيانات المرصودة.
490	تقسيم الأشياء	Instance Segmentation		مهمة في رؤية الحاسب تتضمن تحديد وتوضيح كل شيء مُميَّز داخل الصورة، وتُعيِّن حدودًا دقيقة واسم فريد لكل الأشياء فيها.
491	تقسيم الصور	Image Segmentation		عملية تقسيم الصورة الرقمية إلى مجموعات من البكسلات.
492	تقسيم النصوص	Text Tokenization		عملية تقسيم النص إلى وحدات صغيرة تُسمى وحدات لغوية.
493	تقسيم شامل	Panoptic Segmentation		مهمة في رؤية الحاسب تجمع بين التقسيم الدلالي وتقسيم الأشياء لتقديم فهم كامل ومفصل للصورة.
494	تقطير الأوامر	Prompt Distillation		أسلوب يُستخدم لتبسيط الأوامر وتحسينها عن طريق تقليل أطوالها مع الحفاظ على قدراتها في الحصول على الاستجابات المطلوبة.
495	تقطير المعرفة	Knowledge Distillation		عملية نقل المعرفة من نموذج كبير مُدرَّب سابقًا إلى نموذج أصغر.
496	تقطيع	Chunking		عملية تقسيم كميات كبيرة من النصوص إلى أجزاء أصغر يسهل التحكم فيها تسمى (القطع)
497	تقطيع دلالي	Semantic Chunking		عملية تقسيم نص كبير إلى وحدات أصغر ذات معنى بناءً على معناها أو سياقها الأساسي.
498	تقلُّب البيانات	Data Volatility		خصائص البيانات المتعلقة بمعدل تغيرها بمرور الوقت.
499	تقليص الأبعاد	Dimension Reduction (or Dimensionality Reduction)		طريقة لتقليل عدد المتغيرات في مُتَّجه الخصائص؛ لأجل تبسيط النموذج.
500	تقليل العينات	Downsampling		أسلوب يُستخدم لموازنة البيانات غير المتوازنة الأصناف عن طريق حذف أمثلة من صنف الأغلبية. ويُطلق عليه أيضًا (خفض العينات)
501	تقليل المخاطر التجريبي	Empirical Risk Minimization (ERM)		عملية اختيار نموذج يقلل من الخسارة المتوسطة لمجموعة معينة من بيانات التدريب.
502	تقليل المخاطر الهيكلي	Structural Risk Minimization (SRM)		مبدأ استقرائي يُستخدم لمعالجة فرط التخصيص، عن طريق الموازنة بين ملاءمة بيانات التدريب وتعقيد النموذج.
503	تقليم	Clipping		أسلوب تسوية يُستخدم للتعامل مع القيم الشاذة؛ عن طريق وضع حد أقصى بقيمة ثابتة لجميع قيم الخصائص التي تكون أعلى أو أقل من قيمة محددة.
504	تقييم	Scoring		جزء من نظام التوصية يُعيّن ترتيبًا لكل عنصر أُنشئ بواسطة عملية توليد الترشيحات.
505	تقييم ثنائي اللغة	Bilingual Evaluation Understudy (BLEU)		مقياس لتقييم جودة النص المترجم تلقائيًا من لغة إلى أخرى.
506	تكافؤ الفرص	Equality of Opportunity		مقياس إنصاف لفحص ما إذا كان المُصنِّف يتنبأ باسم مفضل بطريقة متساوية لجميع قيم السمة.
507	تكافؤ المعدل التنبؤي	Predictive Rate Parity		انظر: تكافؤ تنبؤي
508	تكافؤ تنبؤي	Predictive Parity		مقياس إنصاف يفحص ما إذا كانت معدلات إحكام المُصنِّف متكافئة لجميع المجموعات الفرعية. ويُطلق عليه أيضًا (تكافؤ المعدل التنبؤي)
509	تكافؤ ديموغرافي	Demographic Parity		مقياس للإنصاف يكون استيفاؤه عندما لا تعتمد نتائج تصنيف النموذج على سمة حساسة معينة.
510	تكامل البيانات	Data Integration		عملية دمج لبيانات من مصادر مختلفة، في عرض موحد وواضح للمستخدمين.
511	تكامل بين الإنسان والآلة	Human-Machine Teaming		تكامل التفاعل البشري وقدرات ذكاء الآلة.
512	تكرار	Iteration		تحديث واحد لأوزان النموذج أثناء التدريب.
513	تكرار البيانات	Data Replication		تكرار البيانات على عدد من أجهزة الحاسب داخل نظام موزَّع؛ لضمان مستوى الاتساق في الوصول إلى المعلومات.
514	تكرار المصطلح ومعكوس تكرار المستند	Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)		مقياس لتقييم أهمية الكلمة في مستند بالنسبة لمجموعة من المستندات.
515	تكيُّف مشترك	Co-Adaptation		مشكلة في الشبكات العصبية تحدث عندما تعتمد الخلايا العصبية بصورة كبيرة على خلايا عصبية محددة بدلًا من اعتمادها على السلوك العام للشبكة.
516	تكيُّف منخفض الرتبة	Low Rank Adaptation (LoRA)		أسلوب تدريبي لتكييف النماذج مع مهام جديدة عن طريق تقديم عدد صغير من المُعامِلات القابلة للتدريب بدلاً من تعديل جميع المعاملات الأصلية.
517	تكييف المجال	Domain Adaptation		مجال فرعي من مجالات تعلُّم الآلة يهدف إلى تطبيق خوارزمية سبق تدريبها في مجال معين على مجال آخر له ارتباط بالمجال الأول.
518	تلاعب بالبيانات	Data Dredging		تحيُّز إحصائي يحدث عند التلاعب بالبيانات أو تحليلها بطريقة مفرطة للوصول إلى نتائج ذات دلالة إحصائية مع أنها قد لا تكون كذلك. يُطلق عليه أيضًا (تطفل على البيانات) أو (تصيد في البيانات) أو (قرصنة القيمة الاحتمالية)
519	تلبية القيود	Constraint Satisfaction		مشكلة تتعلق باتخاذ القرار مع محدودية الخيارات، والهدف هو تلبية مجموعة معينة من القيود عن طريق إيجاد قيم مجموعة من المتغيرات.
520	تلخيص النصوص	Text Summarization		عملية إنشاء نسخة مختصرة من نص طويل بطريقة تلقائية مع الحفاظ على نقاطه الرئيسة.
521	تلخيص تلقائي	Automatic Summarization		عملية اختصار جزء من اللغات الطبيعية مع الحفاظ على الدلالات المهمة.
522	تمثيل البيانات	Data Representation		الشكل الذي يمثل كيفية تخزين البيانات ومعالجتها ونقلها.
523	تمثيل المعرفة	Knowledge Representation		مجال في الذكاء الاصطناعي يركز على تمثيل معلومات العالم الحقيقي في شكل يمكن للحاسب استخدامه لأداء مهام معقدة.
524	تمثيل المعرفة والاستدلال	Knowledge Representation and Reasoning (KRR)		مجال فرعي في الذكاء الاصطناعي يهتم بترميز المعرفة البشرية في أنظمة الحاسب لاستخلاص استنتاجات منطقية.
525	تمثيل متناثر	Sparse Representation		تمثيل يشتمل فقط على عناصر غير صفرية.
526	تمثيلات الترميز الثنائية الاتجاه من المُحوِّلات (بيرت)	Bidirectional Encoder Representations From Transformers (BERT)		أسلوب تعلُّم عميق يعتمد على معمارية المُحوِّلات؛ لمعالجة اللغات الطبيعية.
527	تناثر	Sparsity		مفهوم في تعلُّم الآلة يصف مجموعة بيانات أو مصفوفة أكثر قيمها صفرية.
528	تنبؤ	Prediction		المُخرَج من نموذج تعلُّم الآلة.
529	تنسيق البيانات	Data Harmonization		عملية دمج البيانات المتباينة في صيغة متسقة لتسهيل الوصول إليها وتحليلها.
530	تنظيف البيانات	Data Cleansing (or Data Cleaning)		عملية تصحيح الأخطاء والتناقضات وعدم الدقة في مجموعات البيانات. ويُطلق عليها أيضًا (تنقية البيانات)
531	تنعيم الأسماء	Label Smoothing		أسلوب ضبط يُستخدم لمنع فرط التخصيص وتحسين قدرات التعميم في النماذج.
532	تنقيب في البيانات	Data Mining		عملية اكتشاف الأنماط في كمية كبيرة من البيانات واستخراج المعلومات المفيدة.
533	تنقيب في البيانات غير المهيكلة	Unstructured Data Mining		عملية اكتشاف الأنماط في كمية كبيرة من البيانات غير المهيكلة، واستخراج المعلومات المفيدة منها.
534	تنقيب في النصوص	Text Mining		عملية تطبيق أساليب التنقيب في البيانات لاستخراج الأنماط والرؤى من المستندات النصية. ويُطلق عليها أيضًا (تحليلات النصوص)
535	تنقية البيانات	Data Scrubbing		انظر: تنظيف البيانات
536	تنقيح البيانات	Data Redaction		عملية إزالة المعلومات الحساسة أو تعتيمها بشكل انتقائي من مستند أو مجموعة بيانات؛ لحمايتها من الوصول غير المصرح به.
537	تنوُّع البيانات	Data Variety		اختلاف أنواع البيانات وصيَغها، مثل: البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة وغير المهيكلة.
538	تهشير الخصائص	Feature Hashing		أسلوب لتحويل البيانات الفئوية الكثيرة الأبعاد إلى متجه عددي ثابت الحجم. ويُطلق عليه أيضًا (حيلة التهشير)
539	تهيئة الأوزان	Weight Initialization		عملية تحديد الأوزان الأولية للشبكة العصبية.
540	توازي البيانات	Data Parallelism		أسلوب يُستخدم لتسريع التدريب أو الاستنتاج عن طريق تكرار النموذج على عدة أجهزة، ثم تقسيم البيانات المدخلة على هذه الأجهزة.
541	توازي النموذج	Model Parallelism		أسلوب يُستخدم لتسريع التدريب أو الاستنتاج بتقسيم النموذج على أجهزة متعددة.
542	توجيه الاستعلام	Query Routing		عملية توجيه الاستعلامات إلى مصادر البيانات المناسبة لاسترداد المعلومات الأكثر صلة.
543	توجيه الإعلانات	Ad Targeting		طريقة إعلانية متقدمة تستهدف الجمهور الأكثر تقبلًا للعروض. ويُطلق عليها أيضًا (إعلان موجَّه)
544	تورتش	Torch		إطار للحوسبة العلمية مفتوح المصدر مع دعم واسع لخوارزميات تعلُّم الآلة، مكتوب بلغات البرمجة سي و لوا.
545	توزيع أُسِّي	Exponential Distribution		توزيع احتمالي يقيس الوقت بين الأحداث.
546	توزيع جاوسي	Gaussian Distribution		انظر: توزيع طبيعي
547	توزيع طبيعي	Normal Distribution		توزيع احتمالي مستمر يُعرَّف بمُعامِلين: المتوسط والانحراف المعياري. ويُطلق عليه أيضًا (توزيع جاوسي)
548	توزيع هندسي	Geometric Distribution		توزيع احتمالي يوضح عدد التجارب اللازمة لتحقيق أول نجاح في تجربة برنولي.
549	توزيع-تجميع	Scatter-Gather		نوع من معالجة البيانات الكبيرة يُوزِّع الحوسبة المطلوبة عبر عُقَد مختلفة، ثم يُجمِّع النتائج الإجمالية من كل عقدة.
550	توسيع أفقي	Horizontal Scaling		طريقة لزيادة الأداء وسعة التخزين والتوفُّر عن طريق تقسيم مجموعات البيانات، ونسخها إلى مجموعات من الخوادم.
551	توسيع عمودي	Vertical Scaling		طريقة لزيادة أداء معالجة البيانات عن طريق تحسين المعالجات أو الذاكرة أو التخزين.
552	توصيف البيانات	Data Annotation		عملية إضافة معلومات وصفية إلى مجموعة البيانات؛ لاستخدامها كمدخلات لنموذج تعلُّم الآلة. ويُطلق عليها أيضًا (تسمية البيانات) أو (تسمية)
553	توصيف الكيانات	Entity Annotation		عملية تحديد الكيانات واستخراجها ووسمها في النص لمساعدة الآلة على فهم الجمل غير المهيكلة.
554	توصيف معرفي	Ontology		تمثيل معرفي يتضمن مجموعة من الأصناف والسمات والعلاقات لنمذجة المجالات المعرفية.
555	توفُّر	Availability		خاصية إمكانية الوصول عند الطلب من كيان معتمد.
556	توقف مبكر	Early Stopping		طريقة ضبط تتضمن إيقاف تدريب النموذج قبل الانتهاء من تقليل خسارة التدريب.
557	توليد الترشيحات	Candidate Generation		عملية اختيار التوصيات الأولية بواسطة نظام التوصية.
558	توليد الكلام	Speech Synthesis		عملية توليد الكلام البشري بطريقة اصطناعية. ويُطلق عليها أيضًا (تحويل النص إلى كلام)
559	توليد اللغات الطبيعية	Natural Language Generation (NLG)		عملية تحويل البيانات المهيكلة إلى لغة طبيعية.
560	توليد معزز بالاسترجاع	Retrieval-Augmented Generation (RAG)		إطار للذكاء الاصطناعي يدمج بين استرجاع المعلومات الخارجية والنماذج التوليدية لإنتاج استجابات أكثر دقة وملاءمة للسياق.
561	توليد معزز بالاسترجاع الشبكي	Graph Retrieval-Augmented Generation (GraphRAG)		أسلوب يجمع بين تمثيل المعرفة القائم على الشبكة والتوليد المعزز بالاسترجاع لتحسين دقة النصوص المولدة وملاءمتها.
562	تينسر	Tensor		مصفوفة متعددة الأبعاد من القيم الرقمية المستخدمة لتمثيل البيانات.
563	تينسرفلو	Tensorflow		منصة مفتوحة المصدر طورتها شركة جوجل لتطبيقات تعلُّم الآلة.
564	ثبات	Stationarity		خاصية بيانات لها توزيع ثابت على بُعد واحد أو أكثر.
565	ثقة	Trust		مستوى الثقة لدى المستخدم أو صاحب المصلحة في أن النظام أو المنتج سيعمل بالشكل المطلوب.
566	جارف الويب	Web Scraper		برنامج حاسب يستخرج المعلومات من مواقع الويب.
567	جبر خطي	Linear Algebra		فرع من فروع الرياضيات يختص بمعالجة المعادلات الخطية.
568	جذر متوسط الانحراف التربيعي	Root Mean Square Deviation (RMSD)		انظر: جذر متوسط الخطأ التربيعي
569	جذر متوسط الخطأ التربيعي	Root Mean Squared Error (RMSE)		مقياس الفرق بين القيم المتوقعة والقيم الفعلية. ويُطلق عليه أيضًا (جذر متوسط الانحراف التربيعي)
570	جمع البيانات	Data Collection		عملية جمع البيانات وقياسها، وتشمل الحصول عليها وتسميتها وتحسينها.
571	جمعية النهوض بالذكاء الاصطناعي	Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)		جمعية علمية غير ربحية مُكرَّسة للنهوض بالبحث العلمي، والتثقيف العام، وتدريب الممارسين، والحث على الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي.
572	جهاز إنترنت الأشياء	Internet of Things (IoT) Device		جهاز استشعار أو مُشغِّل في نظام إنترنت الأشياء يتفاعل مع العالم المادي.
573	جهاز روبوتي	Robotic Device		آلية مشغلة تحقق خصائص الروبوت الصناعي أو الخدمي، ولكنها تفتقد المحاور القابلة للبرمجة أو درجة التحكم الذاتي.
574	جودة البيانات	Data Quality		مقياس لمدى فائدة البيانات وملاءمتها للغرض المقصود، ويشمل الاكتمال والاتساق والدقة.
575	جودة البيانات المُعزَّزة	Augmented Data Quality		استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لأتمتة عمليات جودة البيانات، وتحسين دقة البيانات واتساقها وموثوقيتها.
576	حالة	Instance		انظر: مثال
577	حالة البيئة	Environment State		قيم المُعامِلات في التعلُّم التعزيزي التي تصف التكوين الحالي للبيئة الذي يستخدمه الوكيل لاختيار فعل.
578	حالة نادرة	Edge Case		حالة نادرة أو غير عادية تقع خارج النطاق الطبيعي للبيانات أو سلوك النظام.
579	حجم البيانات	Data Volume		كمية البيانات التي تؤثر في موارد المعالجة والتخزين وفي إدارتها أيضًا.
580	حجم الحُزمة	Batch Size		عدد العينات التي تُمرَّر إلى نموذج تعلُّم الآلة في كل تكرار لتدريب النموذج.
581	حجم الخطوة	Step Size		انظر: معدل التعلُّم
582	حجم العينة	Sample Size		عدد المشاهدات الفردية التي تُمثِّل المجموعة في التجربة.
583	حجم القطعة النصية	Chunk Size		عدد الأحرف في قطعة من النص.
584	حجم تينسر	Tensor Size		العدد الإجمالي للعناصر في تينسر.
585	حد التصنيف	Classification Threshold		معيار عددي لتصنيف مشاهدة جديدة إلى تصنيف ثنائي. ويُطلق عليه أيضًا (حد القرار)
586	حد القرار	Decision Threshold		انظر: حد التصنيف
587	حدود القرار	Decision Boundary		الفاصل بين الأصناف التي تعلمها النموذج في مشكلات التصنيف الثنائي أو المتعدد.
588	حُزمة	Batch		مجموعة من الأمثلة المستخدمة لتدريب النموذج.
589	حُزمة صغيرة	Mini Batch		مجموعة فرعية صغيرة اختيرت عشوائيًّا من حُزمة أمثلة لاستخدامها في عملية التدريب.
590	حقن الأوامر	Prompt Injection		نوع من الهجوم السيبراني ​​على نموذج عن طريق التلاعب بالمدخلات المقدمة له بطريقة تنتج مخرجات غير مرغوبة.
591	حقيبة كلمات	Bag of Words		تمثيل للكلمات في نص يصف تكرارها داخل مستند، بغض النظر عن ترتيبها.
592	حقيقة أساسية	Ground Truth		المعلومات المكتسبة من الملاحظة المباشرة بدلًا من الاستنتاج.
593	حلقة تغذية راجعة	Feedback Loop		حالة في تعلُّم الآلة تؤثر فيها تنبؤات النموذج على بيانات التدريب.
594	حلقة تغذية راجعة توليدية	Generative Feedback Loop		عملية دورة تُغذَّى فيها المخرجات الناتجة عن النموذج مرة أخرى إلى النظام على شكل بيانات تدريب؛ وهو ما يتيح التعلُّم والتحسين المستمر.
595	حِمل	Workload		مجموعة من المهام المشغلة على نظام حاسب معين.
596	حوسبة إدراكية	Cognitive Computing		مجال في علوم الحاسب يهدف إلى محاكاة عمليات التفكير البشري في نموذج محوسب.
597	حوسبة الكم	Quantum Computing		مجال ناشئ في علوم الحاسب يستخدم ظواهر ميكانيكا الكم لأغراض حوسبية.
598	حوسبة المكامن	Reservoir Computing (RC)		إطار حوسبي يُبسِّط تدريب الشبكات العصبية التكرارية لمعالجة البيانات المتسلسلة والزمنية.
599	حوسبة تطورية	Evolutionary Computation		مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي يستخدم آليات مستوحاة من التطور البيولوجي لحل مشكلات التحسين والبحث.
600	حوسبة دلالية	Semantic Computing		مجال حوسبي يركز على فهم البيانات وتمثيلها ومعالجتها بناءً على معناها وسياقها.
601	حوسبة ذاتية	Autonomic Computing		قدرة النظام على إدارة موارده دون تدخل المستخدم.
602	حوسبة سحابية	Cloud Computing		أسلوب حوسبي لتمكين الوصول إلى مجموعة قابلة للتوسع من موارد الحاسب المشتركة، مع توفير خدمة ذاتية وإدارة عند الطلب.
603	حوسبة شبكية	Grid Computing		مجموعة من أجهزة الحاسب المتصلة بالشبكة، وتعمل كأنها جهاز حاسب عملاق افتراضي لتنفيذ المهام الكبيرة.
604	حوسبة طرفية	Edge Computing		طريقة حوسبية تُنفَّذ فيها عمليات الحوسبة في طرف الشبكة، مثل: أجهزة استشعار إنترنت الأشياء أو الأجهزة المحلية، بدلًا من مراكز البيانات.
605	حوسبة عاطفية	Affective Computing		مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي يهتم بتطوير أنظمة قادرة على التعرُّف على المشاعر البشرية ومعالجتها. ويُطلق عليه أيضًا (ذكاء اصطناعي عاطفي)
606	حوسبة عصبية	Neuromorphic Computing		طريقة حوسبية تحاكي الدماغ البشري باستخدام خوارزميات وأجهزة خاصة لتحسين كفاءة الطاقة وسرعة الحوسبة. ويُطلق عليها أيضًا (هندسة عصبية)
607	حوسبة موزَّعة	Distributed Computing		نظام موزَّع يتضمن عدة مُكوِّنات برمجية تعمل كنظام واحد في عدة أجهزة حاسب.
608	حوسبة ناعمة	Soft Computing		مجموعة من الأساليب الحوسبية التي تتعامل مع النماذج التقريبية، وتُقدِّم حلولًا فاعلة للمشكلات المعقدة.
609	حوكمة البيانات	Data Governance		السياسات والعمليات والهياكل التنظيمية التي تحدد حقوق اتخاذ القرار ومسؤوليات دعم إدارة البيانات.
610	حوكمة الذكاء الاصطناعي	Artificial Intelligence Governance		السياسات والمبادئ والممارسات التي تضمن التطوير والاستخدام المسؤول والأخلاقي والآمن للذكاء الاصطناعي.
611	حوكمة أمن البيانات	Data Security Governance		السياسات والإجراءات والضوابط التي تضمن حماية البيانات.
612	حَوْكمة تَكُّيفية للبيانات	Adaptive Data Governance		طريقة مرنة لحوكمة البيانات، تركز على التعديل المستمر؛ لتلبية التغيرات في احتياجات العمل والمتطلبات التنظيمية والتقنيات.
613	حيلة التهشير	Hashing Trick		انظر: تهشير الخصائص
614	حيلة النواة	Kernel Trick		طريقة لإسقاط البيانات غير الخطية إلى فضاء ذي أبعاد أكثر لتسهيل تصنيف البيانات.
615	خادم المُعامِلات	Parameter Server (PS)		إطار للتعلُّم العميق الموزَّع الذي يتتبع مُعامِلات النموذج.
616	خاصية	Feature		صفة أو ميزة للبيانات يمكن استخدامها مُدخَلًا لعملية التنبؤ، وغالبًا ما تُستخدم مُرادِفًا لكلمة (سمة)
617	خاصية كثيفة	Dense Feature		خاصية معظم قيمها ليست صفرية.
618	خاصية ماركوف	Markov Property		مفهوم يصف عملية عشوائية يعتمد فيها احتمال الحالات المستقبلية على الحالة الحالية فقط، وليس على تسلسل من الأحداث التي قبلها.
619	خاصية متقطعة	Discrete Feature		خاصية لها عدد محدود من القيم الممكنة.
620	خاصية متناثرة	Sparse Feature		مُتَّجه خصائص تكون أغلب قيمه صفرية أو فارغة.
621	خاصية مُركَّبة	Feature Cross		خاصية مصطنعة تُنشأ عن طريق ضرب خاصيتين أو أكثر.
622	خاصية مستمرة	Continuous Feature		خاصية لها عدد لانهائي من القيم الممكنة.
623	خاصية مصطنعة	Synthetic Feature		خاصية ولَّدتها واحدة أو أكثر من خصائص المدخلات.
624	ختم زمني	Time Stamp (or Timestamp)		وقت وتاريخ محددان مرتبطان بملف رقمي لتوثيق وقت إنشاء البيانات أو حذفها أو تغييرها أو إرسالها.
625	خريطة التنشيط	Activation Map		انظر: خريطة الخصائص
626	خريطة الخصائص	Feature Map		ناتج لتطبيق عملية الترشيح على البيانات المدخلة باستخدام مُرشِّح. ويُطلق عليه أيضًا (خريطة التنشيط)
627	خسارة إل 1	L1 Loss		دالة خسارة تُستخدم لحساب القيمة المطلقة للفرق بين القيم المتوقعة والقيم الفعلية.
628	خسارة إل 2	L2 Loss		انظر: مربع الخسارة
629	خسارة الإنتروبيا التقاطعية	Cross-Entropy Loss		انظر: خسارة لوغاريثمية
630	خسارة التقليل-التعظيم	Minimax Loss		دالة خسارة تُستخدم في شبكة توليدية تنافسية يحاول فيها المولِّد تقليل هذه الدالة بينما يحاول المميّز تعظيمها.
631	خسارة تباينية	Contrastive Loss		دالة خسارة تشجع النموذج على تعلم عمليات التضمين؛ عن طريق تقليل المسافة بين الأزواج المتشابهة من نقاط البيانات، وتعظيم المسافة بين الأزواج غير المتشابهة.
632	خسارة ترتيبية	Ranking Loss		دالة خسارة تركز على التنبؤ بالترتيب النسبي للعناصر.
633	خسارة ثلاثية	Triplet Loss		دالة خسارة تُستخدم للتأكد من أن العناصر المتشابهة قريبة من بعضها بعضًا، والعناصر غير المتشابهة متباعدة في فضاء التضمين.
634	خسارة لوغاريثمية	Log Loss		مقياس أداء يُستخدم لتقييم نماذج التصنيف عن طريق تحديد الفرق بين الاحتمالات المتوقعة والأسماء الفعلية. ويُطلق عليه أيضًا (خسارة الإنتروبيا التقاطعية)
635	خسارة محورية	Focal Loss		دالة خسارة مصممة لمعالجة مشكلة عدم توازن الأصناف.
636	خسارة مفصلية	Hinge Loss		دالة خسارة للتصنيف الذي يهدف إلى تعظيم الهامش بين أمثلة التدريب والحد، وذلك عن طريق وضع حد القرار أبعد ما يمكن عن كل مثال.
637	خسارة واسرستين	Wasserstein Loss		دالة خسارة مشتقة من مسافة واسرستين وتُستخدم لقياس الفرق بين توزيعين احتماليين.
638	خصوصية	Privacy		الحق في التحكم في الوصول إلى العناصر المادية والمعلومات الشخصية واستخدامها.
639	خصوصية تباينية	Differential Privacy		تعريف رياضي للخصوصية في تعلُّم الآلة يُتيح جمع الإحصاءات حول مجموعة البيانات وتحليلها ومشاركتها بناءً على البيانات الشخصية مع حماية خصوصية الأفراد.
640	خطأ الاختبار	Testing Error		الخطأ الذي يحدث عند تشغيل نموذج على بيانات جديدة.
641	خطأ التدريب	Training Error		الخطأ الذي يحدث عند تشغيل نموذج على بيانات التدريب.
642	خطأ التقريب	Approximation Error		الفرق بين القيمة الحقيقية والقيمة المقدرة بواسطة النموذج.
643	خطأ تربيعي أقل	Least Square Error (LSE)		طريقة للعثور على أفضل ملاءمة للبيانات لتقليل مربع الأخطاء بين البيانات الفعلية وخط الملاءمة.
644	خطوة ترشيحية	Convolutional Stride		حجم خطوة تحريك المُرشِّحات.
645	خفض العينات	Undersampling		انظر: تقليل العينات
646	خلية روبوتات صناعية	Industrial Robot Cell		نظام أو أنظمة روبوت صناعية تشمل آلات ومساحات محمية.
647	خلية عصبية	Neuron		عقدة في الشبكة العصبية تعالج قيم مدخلات متعددة، وينتج منها قيمة مخرج واحد. يُطلق عليها أيضًا (خلية عصبية اصطناعية) أو (عقدة)
648	خلية عصبية اصطناعية	Artificial Neuron		انظر: خلية عصبية
649	خليط من الخبراء	Mixture of Experts (MoE)		أسلوب في تعلُّم الآلة يُقسِّم النموذج إلى شبكات فرعية متعددة تعمل معًا في مهمة ما، وتتخصص كل منها في مجموعة فرعية معينة من البيانات المدخلة.
650	خوارزمية	Algorithm		مجموعة من التعليمات المحددة لحل مشكلة ما، أو أداء مهمة معينة.
651	خوارزمية أثناء المعالجة	In-Processing Algorithm		خوارزمية تُستخدم لتعديل النموذج أثناء تدريبه.
652	خوارزمية أقرب الجيران	K-Nearest Neighbor (KNN)		خوارزمية تُصنِّف نقاط البيانات الجديدة بناءً على أغلبية أو متوسط أقرب ​​نقاط البيانات التي عددها (ك) في مجموعة بيانات التدريب.
653	خوارزمية النحل	Bees Algorithm		خوارزمية تحاكي سلوك أسراب النحل في العثور على الغذاء عن طريق البحث العشوائي، ويمكن استخدامها لحل مشكلات التحسين.
654	خوارزمية بعد المعالجة	Post-Processing Algorithm		خوارزمية تُستخدم لتعديل مخرجات النموذج.
655	خوارزمية تحسين إرشادية	Metaheuristic		إطار خوارزمي عالي المستوى يمكن استخدامه لحل مشكلات التحسين المختلفة.
656	خوارزمية تخفيف التحيز	Bias Mitigation Algorithm		خوارزمية مصممة لتقليل التحيزات داخل مجموعات البيانات أو نماذج الذكاء الاصطناعي.
657	خوارزمية تطورية	Evolutionary Algorithm (EA)		خوارزمية مستوحاة من التطور البيولوجي لحل مشكلات التحسين والبحث.
658	خوارزمية تعلُّم الآلة	Machine Learning Algorithm		خوارزمية تنشئ نماذج تعلُّم الآلة باستخدام بيانات التدريب.
659	خوارزمية تَكَيُّفية	Adaptive Algorithm		خوارزمية تغير سلوكها في وقت التشغيل بناءً على المعلومات المتاحة، والمعايير المحددة سابقًا.
660	خوارزمية جشعة	Greedy Algorithm		خوارزمية تختار أفضل حل فوري لمشكلة ما أثناء إيجاد الحل الأمثل الشامل.
661	خوارزمية جينية	Genetic Algorithm		نوع من الخوارزميات التطورية الذي يستخدم مبادئ الانتقاء الطبيعي لإيجاد حلول مناسبة لمشكلات التحسين.
662	خوارزمية حتمية النتائج	Deterministic Algorithm		خوارزمية تنتج نفس المخرجات دائمًا لمدخل معين.
663	خوارزمية ريتي	Rete Algorithm		خوارزمية مطابقة أنماط تُستخدم في محركات القواعد لمقارنة الأنماط بالأشياء.
664	خوارزمية فورية	Anytime Algorithm		خوارزمية تعطي نتيجة صالحة حتى لو قوطعت قبل انتهائها، وتتحسن جودة نتائجها تدريجيًّا ما دامت تعمل.
665	خوارزمية في الحلقة	Algorithm in the Loop		إطار تعاوني لاتخاذ القرار، يستفيد من الخوارزميات لتحسين عملية اتخاذ القرار البشري.
666	خوارزمية قبل المعالجة	Pre-Processing Algorithm		خوارزمية تُستخدم لتعديل بيانات التدريب.
667	خوارزمية كيو	Q-Learning		خوارزمية تعلُّم تعزيزي تُتيح للوكيل التعلُّم والعمل على النحو الأمثل في مجالات محكومة.
668	خوارزمية كيو مجدولة	Tabular Q-Learning		طريقة في التعلُّم التعزيزي لتخزين دوال كيو في جدول لكل مجموعة من الحالات والأفعال.
669	داتا لوج	Datalog		لغة برمجة منطقية تصريحية تتضمن مجموعة محدودة من الحقائق والقواعد، ويمكن استخدامها في قواعد البيانات الاستنباطية.
670	دافع داخلي	Intrinsic Motivation		آلية تشجع الوكيل على أداء سلوك معين نابع من طبيعته، ومن دون تغذية راجعة مباشرة من البيئة.
671	دالة التكلفة	Cost Function		انظر: دالة الخسارة
672	دالة الخسارة	Loss Function		دالة تُستخدم لتحديد الخطأ بين مخرجات الخوارزمية والقيمة المستهدفة. ويُطلق عليها أيضًا (دالة التكلفة)
673	دالة الظل الزائدي	Hyperbolic Tangent (Tanh) Function		دالة تنشيط تُعيِّن القِيَم المدخلة إلى نطاق يتراوح بين -1 و1.
674	دالة القاعدة الشعاعية	Radial Basis Function (RBF)		دالة تشتمل على قيم تعتمد على المسافات من المركز.
675	دالة المكافأة	Reward Function		آلية تحفيز في التعلُّم التعزيزي تُحدد الكيفية التي يلزم الوكيل اتباعها للقيام بأفعال في بيئة ما.
676	دالة النواة	Kernel Function		دالة لقياس التشابه بين حالتين وتحويل البيانات إلى فضاء مُتَّجه كثير الأبعاد.
677	دالة الهدف	Objective Function		دالة يحاول النموذج تحسينها.
678	دالة تنشيط	Activation Function		صيغة رياضية تُستخدم في الشبكة العصبية الاصطناعية؛ لمعالجة المدخلات الموزونة للعُقَد وتوليد المخرجات.
679	دالة ريلو المتسربة	Leaky ReLU Function		دالة تنشيط تسمح بتدرج صغير غير صفري لقيم المدخلات السالبة.
680	دالة سيجمويد	Sigmoid Function		دالة تُعيّن مخرجات الانحدار اللوجستي أو المتعدد الحدود إلى احتمالات قيمتها بين الصفر والواحد.
681	دالة قيمة الحالة-الفعل	State-Action Value Function		انظر: دالة كيو
682	دالة كيو	Q-Function		دالة في التعلُّم التعزيزي تتنبأ بالعائد عند القيام بفعل معين في حالة ما وعند سياسة معينة. ويُطلق عليها أيضًا (دالة قيمة الحالة-الفعل)
683	دالة محدبة	Convex Function		دالة تكون المنطقة فوق رسمها البياني عبارة عن مجموعة محدبة.
684	دراسة استئصالية	Ablation Study		اختبار علمي يُستخدم لتحليل أداء نموذج ما عن طريق إزالة بعض مُكوِّناته أو تعطيلها بطريقة منهجية وتقييم تأثير ذلك في الأداء.
685	درجة تينسر	Tensor Degree		انظر: رتبة تينسر
686	دقة	Accuracy		معدل التنبؤات الصحيحة التي يقدمها نموذج التصنيف.
687	دقة التحديد	Specificity		معدل صحة تنبؤ النموذج للأسماء السلبية عندما تكون فعلًا كذلك. ويُطلق عليه أيضًا (المعدل السلبي الصحيح)
688	دقة الحساسية	Sensitivity		معدل صحة تنبؤ النموذج للأسماء الإيجابية عندما تكون فعلًا كذلك.
689	دلالات بسيطة	Naive Semantics		طريقة لتمثيل المعرفة الأساسية حول مجال معين.
690	دمج البيانات	Data Fusion		عملية دمج البيانات من مصادر مختلفة لتوفير معلومات أكثر اتساقًا ودقة.
691	دورة	Epoch		عملية تدريب كاملة على مجموعة البيانات بأكملها.
692	ديب بلو	Deep Blue		حاسب عملاق فاز على بطل العالم في لعبة الشطرنج (جاري كاسباروف( عام 1997.
693	ذاكرة إعادة التشغيل	Replay Buffer		ذاكرة يستخدمها الوكيل لتخزين التحولات، ويمكن استخدامها لإعادة تشغيل التجربة.
694	ذاكرة طويلة المدى	Long-Term Memory		ذاكرة تسمح للنموذج بتخزين المعلومات لفترة ممتدة واستخدامها عند توليد الاستجابات.
695	ذاكرة قصيرة المدى	Short-Term Memory		ذاكرة تُتيح للنموذج الاحتفاظ بالمعلومات واستخدامها في سياق محادثة أو جلسة واحدة.
696	ذاكرة قصيرة المدى مطولة	Long Short-Term Memory (LSTM)		نوع من الشبكات العصبية التكرارية التي تعالج تسلسل البيانات بأداء مقبول لكل التوابع الطويلة والقصيرة.
697	ذكاء اصطناعي	Artificial Intelligence (AI)		مجال من مجالات علوم الحاسب يركز على بناء أنظمة قادرة على أداء مهام تتطلب عادةً ذكاءً بشريًّا، مثل: التعلُّم والاستدلال والتطوير الذاتي. ويُطلق عليه أيضًا (ذكاء الآلة)
698	ذكاء اصطناعي تحاوري	Conversational Artificial Intelligence		التقنيات التي تستخدم تعلُّم الآلة ومعالجة اللغات الطبيعية لتوفير تفاعل نصي أو صوتي مع المستخدمين يشبه التفاعل الإنساني.
699	ذكاء اصطناعي ترميزي	Symbolic Artificial Intelligence		فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يهتم بتمثيل المعرفة البشرية في حقائق وقواعد صريحة.
700	ذكاء اصطناعي تعاوني	Collaborative Artificial Intelligence		ذكاء اصطناعي مصمم للعمل مع البشر لتحقيق أهداف مشتركة.
701	ذكاء اصطناعي تناظري	Analog Artificial Intelligence		نوع من الذكاء الاصطناعي يستخدم مبادئ الحوسبة التناظرية وأنظمتها؛ لتصميم وتنفيذ خوارزميات ونماذج الذكاء الاصطناعي.
702	ذكاء اصطناعي توليدي	Generative Artificial Intelligence (GenAI)		نوع من الذكاء الاصطناعي يمكنه إنشاء محتوى جديد، مثل: النصوص والصور والأصوات والفيديوهات والأكواد البرمجية.
703	ذكاء اصطناعي خارق	Artificial Superintelligence (ASI)		انظر: ذكاء خارق
704	ذكاء اصطناعي دستوري	Constitutional Artificial Intelligence		طريقة لجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر توافقًا مع القيم والأخلاق الإنسانية؛ عن طريق إنشاء مجموعة من القواعد أو المبادئ توجِّه سلوكها.
705	ذكاء اصطناعي شبه ترميزي	Subsymbolic Artificial Intelligence		فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يهتم بالتعلُّم عن طريق استخدام المعلومات الضمنية والتمثيل الرقمي.
706	ذكاء اصطناعي ضار	Unfriendly Artificial Intelligence (UFAI)		ذكاء عام اصطناعي افتراضي قد يكون مضرًّا بالإنسانية بدلًا من أن يكون مفيدًا.
707	ذكاء اصطناعي ضعيف	Weak Artificial Intelligence		انظر @(ذكاء ضيق اصطناعي).
708	ذكاء اصطناعي ضيق	Narrow Artificial Intelligence (NAI)		انظر: ذكاء ضيق اصطناعي
709	ذكاء اصطناعي طرفي	Edge Artificial Intelligence		استخدام الذكاء الاصطناعي في الأجهزة الطرفية، مثل: أجهزة الاستشعار وأجهزة إنترنت الأشياء، لمعالجة البيانات واتخاذ القرارات في الوقت الآني.
710	ذكاء اصطناعي عاطفي	Emotion Artificial Intelligence (or Emotional Artificial Intelligence)		انظر: حوسبة عاطفية
711	ذكاء اصطناعي عام	General Artificial Intelligence		انظر: ذكاء عام اصطناعي
712	ذكاء اصطناعي قابل للتفسير	Explainable Artificial Intelligence (XAI)		انظر: قابلية التفسير
713	ذكاء اصطناعي قوي	Strong Artificial Intelligence		انظر: ذكاء عام اصطناعي
714	ذكاء اصطناعي كخدمة	Artificial Intelligence as a Service (AIaaS)		خدمة قائمة على السحابة، توفر إمكانات الذكاء الاصطناعي وأدواته، جاهزة للاستخدام من الأفراد والمؤسسات.
715	ذكاء اصطناعي لا مركزي	Decentralized Artificial Intelligence		انظر: ذكاء اصطناعي موزَّع
716	ذكاء اصطناعي للعمليات	Artificial Intelligence Operations (AIOps)		تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي لأتمتة عمليات تشغيل تقنية المعلومات وتحسينها، مثل: المراقبة والتحليل والإدارة.
717	ذكاء اصطناعي مُجسَّد	Embodied Artificial Intelligence		مجال يركز على دمج قدرات الذكاء الاصطناعي في الروبوتات وتمكينها من التعلُّم عن طريق التفاعل مع البيئة المحيطة.
718	ذكاء اصطناعي مرتكز على البيانات	Data-Centric Artificial Intelligence		طريقة تركز على التحسين المنهجي لبيانات التدريب؛ لتعزيز أداء نماذج الذكاء الاصطناعي.
719	ذكاء اصطناعي مُرَكَّب	Composite Artificial Intelligence		طريقة تجمع بين أساليب الذكاء الاصطناعي المختلفة لإنشاء أنظمة أكثر تقدمًا.
720	ذكاء اصطناعي مسؤول	Responsible Artificial Intelligence		تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي وتطويرها ونشرها بطرق تتوافق مع المبادئ الأخلاقية والقيم المجتمعية والمعايير القانونية.
721	ذكاء اصطناعي مضمَّن	Embedded Artificial Intelligence		دمج قدرات الذكاء الاصطناعي في الأجهزة أو الأنظمة ذات الموارد الحوسبية المحدودة، مثل أجهزة الاستشعار أو وحدات التحكم الدقيقة أو أجهزة إنترنت الأشياء.
722	ذكاء اصطناعي موزَّع	Distributed Artificial Intelligence (DAI)		مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي يركز على حل المشكلات باستخدام عمليات منسقة ومتزامنة. ويُطلق عليه أيضًا (ذكاء اصطناعي لا مركزي)
723	ذكاء اصطناعي واسع	Broad Artificial Intelligence		انظر: ذكاء عام اصطناعي
724	ذكاء اصطناعي واعٍ بذاته	Self-Aware Artificial Intelligence		تصور نظري لذكاء اصطناعي لديه إدراك ووعي بوجوده، وقادر على فهم أفكاره وعواطفه وبيئته.
725	ذكاء اصطناعي ودِّي	Friendly Artificial Intelligence (FAI)		ذكاء عام اصطناعي افتراضي يدعم القيم الإنسانية وله أثر إيجابي في البشرية.
726	ذكاء الآلة	Machine Intelligence		انظر: ذكاء اصطناعي
727	ذكاء الأعمال	Business Intelligence		نظام مبني على البيانات، يشتمل على جمع البيانات وتخزينها وتحليلها وتصويرها؛ لدعم اتخاذ القرار.
728	ذكاء البيانات	Data Intelligence		استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات وتفسيرها.
729	ذكاء البيانات الضخمة	Big Data Intelligence		استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة المعقدة وتفسيرها.
730	ذكاء السرب	Swarm Intelligence (SI)		مجال يركز على السلوك الجماعي للعناصر التي تتفاعل فيما بينها باستخدام أنظمة لا مركزية وذاتية التنظيم.
731	ذكاء حوسبي	Computational Intelligence (CI)		مجال دراسة يركز على الدافع البيولوجي واللغوي لتطوير الطُّرُق الحوسبية، ويشمل الشبكات العصبية والأنظمة الضبابية والحوسبة التطورية.
732	ذكاء خارق	Superintelligence		ذكاء اصطناعي افتراضي يمكنه تجاوز القدرات البشرية. ويُطلق عليه أيضًا (ذكاء اصطناعي خارق)
733	ذكاء ضيق اصطناعي	Artificial Narrow Intelligence (ANI)		نوع من أنظمة الذكاء الاصطناعي قادر على تنفيذ مهام محددة فقط. ويُطلق عليه أيضًا (ذكاء اصطناعي ضيق) أو (ذكاء اصطناعي ضعيف)
734	ذكاء عام اصطناعي	Artificial General Intelligence (AGI)		نظام حوسبي يمكنه أداء أي مهمة فكرية يمكن للإنسان أداؤها، مثل: حل المشكلات والإبداع والقدرة على التكيّف. ويُطلق عليه أيضًا (ذكاء اصطناعي عام(، أو (ذكاء اصطناعي قوي(، أو (ذكاء اصطناعي واسع)
735	ذكاء محيطي	Ambient Intelligence (AmI)		بيئة رقمية مراعية للأشخاص، وداعمة لحياتهم اليومية.
736	ذكاء مُعزَّز	Augmented Intelligence		نمط تصميمي يُكمِّل الذكاء البشري، ويساعد البشر ليكونوا أذكى وأسرع في أداء المهام. ويُطلق عليه أيضًا (تعزيز الذكاء)
737	رؤية الآلة	Machine Vision		انظر: رؤية الحاسب
738	رؤية الحاسب	Computer Vision		مجال في الذكاء الاصطناعي يركز على تحليل البيانات المرئية (صور وفيديوهات) وفهم محتواها. ويُطلق عليه أيضًا (رؤية الآلة)
739	ربط أحادي	Single Linkage		طريقة تجميع تحدد المسافة بين مجموعتين عن طريق أقصر مسافة بين أي نقطتي بيانات من كل مجموعة.
740	ربط كامل	Complete Linkage		طريقة تجميع تُعرِّف المسافة بين مجموعتين عن طريق أقصى مسافة بين أي زوج من نقاط البيانات من كل مجموعة.
741	ربط متوسط	Average Linkage		طريقة تجميع تحسب المسافة بين مجموعتين عن طريق متوسط ​​المسافة بين جميع أزواج نقاط البيانات من كل مجموعة.
742	ربط وورد	Ward’s Linkage		طريقة تجميع تدمج المجموعات بناءً على تقليل الزيادة في التباين داخل المجموعة الجديدة.
743	رتبة	Rank		الموضع الترتيبي لصنف في نموذج تعلُّم الآلة الذي يرتب الأصناف من الأعلى إلى الأدنى.
744	رتبة تينسر	Tensor Rank		عدد الأبعاد في تينسر. ويُطلق عليه أيضًا (مرتبة تينسر) أو (درجة تينسر)
745	رسائل النظام	System Message		انظر: أوامر وصفية
746	رفع العينات	Upsampling		انظر: زيادة العينات
747	رقاقة عصبية	Neuromorphic Chip		نوع من رقائق الحاسب التي تعمل كشبكة عصبية لتحسين أداء تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
748	رمز (أُو) الكبرى	Big O Notation		مقياس نظري للوقت أو الذاكرة اللازمين لتنفيذ الخوارزمية بالنظر إلى حجم المشكلة.
749	روبوت	Robot		جهاز قابل للبرمجة قادر على أداء المهام المطلوبة تلقائيًّا عن طريق استشعار بيئته.
750	روبوت بشري	Humanoid Robot		روبوتات مصممة لتشبه وتحاكي بنية جسم الإنسان وسلوكه.
751	روبوت تعاوني	Collaborative Robot (Cobot)		روبوت مُصمَّم للتفاعل المباشر مع الإنسان في بيئة عمل مشتركة.
752	روبوت خدمي	Service Robot		روبوت يمكنه أداء مهام مفيدة للبشر أو المعدات باستثناء تطبيقات الأتمتة الصناعية.
753	روبوت خدمي تجاري	Professional Service Robot		روبوت خدمي يُستخدم لأداء مهام تجارية، ويُشغله عامل مدرب.
754	روبوت خدمي شخصي	Personal Service Robot		روبوت يستخدمه الشخص العادي لأداء مهام غير تجارية. ويُطلق عليه أيضًا (روبوت شخصي)
755	روبوت ذاتي التحكم	Autonomous Robot		روبوت يؤدي المهام بدرجة عالية من التحكم الذاتي.
756	روبوت ذكي	Intelligent Robot		روبوت يمكنه تنفيذ المهام عن طريق استشعار محيطه، والتفاعل مع المصادر الخارجية، وتكييف سلوكه وفقًا لذلك.
757	روبوت شخصي	Personal Robot		انظر: روبوت خدمي شخصي
758	روبوت صناعي	Industrial Robot		روبوت مؤتمت وقابل للبرمجة يُستخدم في التطبيقات الصناعية.
759	روبوت قابل لإعادة البرمجة	Re-Programmable Robot		روبوت مصمَّم بطريقة تُمكّن من تعديل حركاته المبرمجة أو وظائفه المساندة دون الحاجة الى أي تغيير مادي.
760	روبوت متنقل	Mobile Robot		روبوت قادر على التحرك في بيئته وليس مثبتًا في مكان واحد.
761	زاحف الويب	Web Crawler		بوت تديره محركات البحث لتصفح وفهرسة محتوى مواقع الويب المتاحة على الإنترنت. ويُطلق عليه أيضًا (عنكبوت الويب)
762	زخم	Momentum		أسلوب تحسين للنزول التدرجي يُسرِّع عملية التعلُّم عن طريق إضافة نسبة مئوية من متجه التحديث السابق إلى متجه التحديث الحالي.
763	زيادة البيانات	Data Augmentation		أسلوب في تعلُّم الآلة لإنشاء بيانات جديدة عن طريق معالجة البيانات الأصلية.
764	زيادة العينات	Oversampling		أسلوب يُستخدم لموازنة البيانات غير المتوازنة الأصناف عن طريق تكرار أمثلة من صنف الأقلية. ويُطلق عليه ايضًا (رفع العينات)
765	زيادة الوزن	Upweighting		عملية إضافة وزن إلى الصنف الذي قُلِّلت عيناته بمقدار يتناسب مع عامل التقليل.
766	سايكيت-ليرن	Scikit-Learn		مكتبة شهيرة مفتوحة المصدر تُستخدم في تعلُّم الآلة، مكتوبة بلغة بايثون.
767	سباركل	SPARQL Protocol and RDF Query Language (SPARQL)		لغة استعلام للوصول إلى بيانات إطار وصف الموارد ومعالجتها.
768	سرد قصصي للبيانات	Data Storytelling		ممارسة توصيل الرؤى المستمدة من البيانات عن طريق السرد والتصوير لجعل المعلومات المعقدة أكثر تأثيرًا وقابلية للفهم.
769	سرعة البيانات	Data Velocity		معدل سرعة إنشاء البيانات أو إرسالها أو تخزينها أو تحليلها أو تصويرها.
770	سطح الخسارة	Loss Surface		رسم بياني يمثل الأوزان مقابل الخسارة.
771	سعة النموذج	Model Capacity		قدرة النموذج على تعلُّم مشكلات معقدة.
772	سقوط	Fall-Out		انظر: المعدل الإيجابي الخاطئ
773	سلامة	Safety		الخلو من المخاطر غير المقبولة.
774	سلسلة ماركوف	Markov Chain		نموذج عشوائي يصف تسلسل من الأحداث المحتملة التي يعتمد فيها احتمال كل حدث على الحدث السابق فقط. ويُطلق عليه أيضًا (عملية ماركوف)
775	سماع الآلة	Machine Hearing		انظر: استماع الآلة
776	سمة	Attribute		صفة أو ميزة لشيء ما بمقدور البشر أو الطُّرُق المؤتمتة التعرُّف عليها، وغالبًا ما تستخدم كمرادف لكلمة (خاصية)
777	سمة بالوكالة	Proxy Attribute		سمة تُستخدم كبديل لسمة حساسة.
778	سمة حساسة	Sensitive Attribute		سمة بشرية لها اعتبار خاص لبعض الأسباب.
779	سوفت ماكس	Softmax		دالة تعطي احتمالية لكل صنف في نموذج تصنيف متعدد الأصناف.
780	سوق البيانات	Data Marketplace		منصة إلكترونية عملُها الرئيس توفير البيانات أو أي خدمات ذات صلة، كما تسمح بشراء وبيع البيانات القابلة للقراءة آليًّا.
781	سيارة بدون سائق	Driverless Car		انظر: سيارة ذاتية القيادة
782	سيارة ذاتية التحكم	Autonomous Car		انظر: سيارة ذاتية القيادة
783	سيارة ذاتية القيادة	Self-Driving Car		سيارة قادرة على استشعار محيطها والتحرك بتحكم واكتفاء ذاتي. ويُطلق عليها أيضًا (سيارة بدون سائق) أو (سيارة ذاتية التحكم)
784	سياسة	Policy		الربط الاحتمالي للوكيل من الحالات إلى الأفعال في التعلُّم التعزيزي.
785	سياسة إبسيلون الجشعة	Epsilon Greedy Policy		سياسة في التعلُّم التعزيزي تتبع سياسة عشوائية مع احتمال إبسيلون أو سياسة الجشع.
786	سياسة عشوائية	Random Policy		سياسة في التعلُّم التعزيزي تختار الفعل عشوائيًّا.
787	سير عمل البيانات	Data Pipeline		سلسلة من العمليات التي تنقل البيانات الخام وتحولها من مصادر مختلفة إلى وجهة للتحليل أو الاستخدام.
788	سير عمل تعلُّم الآلة	Machine Learning Pipeline		تسلسل من الخطوات التي تؤتمت عملية بناء نماذج تعلُّم الآلة وتدريبها وتقييمها ونشرها.
789	شبكة الاعتقاد العميق	Deep Belief Network		نوع من الشبكات العصبية العميقة التي تتكون من طبقات متعددة من المتغيرات العشوائية الكامنة.
790	شبكة المُحوِّلات العصبية	Transformer Neural Network		انظر: مُحوِّل
791	شبكة الهدف	Target Network		نسخة من شبكة عصبية تُستخدم في التعلُّم التعزيزي وتُحدَّث بوتيرة أقل لتحقيق استقرار التعلُّم وتحسين دقة تقدير القيم.
792	شبكة بايزية	Bayesian Network		نموذج شبكي يمثل المتغيرات وتوابعها الشرطية باستخدام الاستنتاج البايزي.
793	شبكة توليدية تنافسية	Generative Adversarial Network (GAN)		خوارزمية تعلُّم آلة غير موجَّه مكوَّنة من شبكتين عصبيتين: شبكة مولدة وشبكة تمييزية، تتنافسان في إطار لعبة صفرية الناتج.
794	شبكة حالة الصدى	Echo State Network (ESN)		نوع من حوسبة المكامن ينشئ شبكة تكرارية متصلة عشوائيًّا ويدرب أوزان اتصال مناسبة لإنتاج المخرجات المرغوبة.
795	شبكة دالة القاعدة الشعاعية	Radial Basis Function Network (RBFN)		شبكة عصبية اصطناعية تستخدم دالة الأساس النصف قطرية كدالة تنشيط لمهام التصنيف غير الخطية.
796	شبكة دلالية	Semantic Network		انظر: شبكة معرفية
797	شبكة سيامية	Siamese Network		شبكة عصبية تُستخدم لتصنيف الصور عن طريق تدريب شبكتين عصبيتين في وقت واحد لتعلُّم التشابه بين الصور.
798	شبكة عصبية	Neural Network (NN)		انظر: شبكة عصبية اصطناعية
799	شبكة عصبية اصطناعية	Artificial Neural Network (ANN)		نموذج حوسبي في الذكاء الاصطناعي مستوحى من الشبكات العصبية البيولوجية لأدمغة الحيوانات. ويُطلق عليه أيضًا (شبكة عصبية)
800	شبكة عصبية بايزية	Bayesian Neural Network		شبكة عصبية احتمالية تعتمد على نظرية بايز لحساب أوجه عدم التيقن في الأوزان والمخرجات.
801	شبكة عصبية ترشيحية	Convolutional Neural Network (CNN)		نوع من الشبكات العصبية العميقة المستخدمة في إنشاء نماذج لتحليل الصور والفيديوهات ومعالجتها.
802	شبكة عصبية ترشيحية عكسية	Deconvolutional Neural Network (DNN)		شبكة عصبية تعمل بطريقة معاكسة لطريقة عمل الشبكة العصبية الترشيحية.
803	شبكة عصبية ترشيحية قابلة للفصل عمقًا	Depthwise Separable Convolutional Neural Network (sepCNN)		معمارية شبكة عصبية ترشيحية يحل فيها الترشيح القابل للفصل عمقًا محل وحدات إنسيبشن.
804	شبكة عصبية تكرارية	Recurrent Neural Network (RNN)		نوع من الشبكات العصبية يُستخدم لفهم المعلومات المتسلسلة وتحديد الأنماط عن طريق التشغيل عدة مرات.
805	شبكة عصبية ذات تغذية أمامية	Feedforward Neural Network		شبكة عصبية اصطناعية تنتقل فيها المعلومات دائمًا في اتجاه واحد، من طبقة المدخلات إلى طبقة المخرجات.
806	شبكة عصبية شبكية	Graph Neural Network (GNN)		نوع من طُرُق التعلُّم العميق يعالج البيانات الممثلة على شكل شبكات.
807	شبكة عصبية عميقة	Deep Neural Network (DNN)		نوع من الشبكات العصبية الاصطناعية يشتمل على عدة طبقات بين طبقتي المدخلات والمخرجات. ويُطلق عليه أيضًا (نموذج عميق)
808	شبكة عصبية كبسولية	Capsule Neural Network (CapsNet)		شبكة عصبية اصطناعية تتكون من مجموعة من الخلايا العصبية (كبسولات)، تُمثِّل مُعامِلات إنشاء لكيان معين.
809	شبكة عصبية متعددة الطبقات	Multi-layer Neural Network		شبكة عصبية تشتمل على أكثر من طبقة من الخلايا العصبية أو العُقَد الاصطناعية.
810	شبكة عصبية نبضية	Spiking Neural Network (SNN)		نوع من الشبكات العصبية التي تحاكي نظام الإشارات الموفر للطاقة في الدماغ وتتواصل فيه الخلايا العصبية بطريقة غير متزامنة عن طريق القيم الثنائية.
811	شبكة كيو العميقة	Deep Q-Network (DQN)		خوارزمية تجمع بين التعلُّم التعزيزي والشبكات العصبية العميقة لحل المشكلات المعقدة، والتعامل مع البيئات الكثيرة الأبعاد.
812	شبكة معرفية	Knowledge Graph		شبكة تُمثِّل أشياء العالم الحقيقي وعلاقاتها. وتسمى أيضًا (شبكة دلالية)
813	شجرة السلوك	Behavior Tree (BT)		طريقة لهيكلة التبديل بين الأفعال المختلفة في وكيل ذاتي التحكم.
814	شجرة القرار	Decision Tree		خوارزمية تعلُّم موجَّه تستخدم رسومًا بيانية شجرية؛ لإجراء عمليات تحليل القرار.
815	شجرة ثنائية	Binary Tree		هيكل شجري، كل عقدة فيه تحتوي على عقدتين فرعيتين على الأكثر.
816	شجرة سريعة ومقتصدة	Fast-and-Frugal Tree (FFT)		شجرة قرار بسيطة تُستخدم لمشكلات التصنيف ذات المعلومات المحدودة.
817	شفافية	Transparency		خاصية في النظام لإيصال المعلومات المناسبة حوله إلى أصحاب المصلحة، وتشمل الميزات والمُكوِّنات والإجراءات.
818	شكل تينسر	Tensor Shape		عدد العناصر الموجودة في أبعاد تينسر.
819	شيء	Object		كيان مادي أو مفاهيمي قد يكون له سمة واحدة أو أكثر.
820	صاحب البيانات الشخصية	Data Subject		الفرد الذي تتعلق به البيانات الشخصية.
821	صحافة روبوتية	Robot Journalism		استخدام البرمجيات لكتابة المحتوى دون تدخل بشري. يُطلق عليها أيضًا (صحافة مؤتمتة)
822	صحافة مؤتمتة	Automated Journalism		انظر: صحافة روبوتية
823	صحة البيانات	Data Integrity		مقياس ثقة للتحقق من دقة البيانات واكتمالها واتساقها وامتثالها للوائح.
824	صعود تدرجي	Gradient Ascent		خوارزمية تحسين للعثور على الحد الأقصى للدالة عن طريق ضبط المُعامِلات بشكل متكرر في اتجاه التدرج.
825	صمود	Resilience		قدرة النظام على استعادة العمليات بسرعة بعد وقوع حادث.
826	صندوق أسود	Black Box		استعارة تُستخدم لوصف نظام أو خوارزمية ذات بنية داخلية غير معروفة أو أعمال غير ظاهرة؛ تؤدي إلى عدم فهم كيفية عملها.
827	صنف	Class		اسم يُمثل إحدى الفئات المحددة للتصنيف.
828	صنف الأغلبية	Majority Class		الصنف الذي لديه أكبر عدد من الحالات في مجموعة البيانات.
829	صنف الأقلية	Minority Class		الصنف الذي لديه أقل عدد من الحالات في مجموعة البيانات.
830	صنف إيجابي	Positive Class		صنف من صنفي التصنيف الثنائي يمثل ما يسعى الاختبار للعثور عليه.
831	صنف سلبي	Negative Class		صنف من صنفي التصنيف الثنائي يمثل الاحتمال الآخر للاختبار.
832	صيغة بيانات	Modality		فئة عامة للبيانات، مثل: النصوص والصور والأصوات والفيديوهات والأرقام.
833	صيغة جيسون	JavaScript Object Notation (JSON)		صيغة خفيفة لتبادل البيانات يمكن للإنسان قراءتها، وتُستخدم على نطاق واسع لهيكلة البيانات ونقلها بين الأنظمة.
834	ضبط	Regularization		عملية تُستخدم لمنع فرط التخصيص عن طريق إضافة معلومات إضافية.
835	ضبط إل 1	L1 Regularization		نوع من الضبط يضيف جزاءً إلى الأوزان بقدر مكافيء لمجموع القيم المطلقة للأوزان.
836	ضبط إل 2	L2 Regularization		نوع من الضبط يضيف جزاءً إلى الأوزان بقدر مكافيء لمجموع مربعات الأوزان. ويُطلق عليه أيضًا (ضبط ريدج)
837	ضبط الإسقاط	Dropout Regularization		أسلوب يُستخدم في تدريب الشبكات العصبية لمنع فرط التخصيص عن طريق إلغاء تنشيط مجموعة فرعية من الخلايا العصبية بشكل عشوائي أثناء تكرار التدريب.
838	ضبط الأوامر	Prompt Tuning		أسلوب لتكييف نموذج ما على مهام محددة عن طريق ضبط الأوامر المدخلة، بدلاً من تعديل مُعامِلات النموذج.
839	ضبط الأوامر متعددة المهام	Multitask Prompt Tuning (MPT)		أسلوب لتكييف نموذج ما لمهام متعددة عن طريق تعلُّم أمر واحد يمكن نقله إلى المهام المستهدفة.
840	ضبط البادئة	Prefix Tuning		أسلوب يُستخدم لتكييف النماذج المُدرَّبة سابقًا على مهام محددة، عن طريق تحسين متجهات متعلقة بمهام معينة وإضافتها كبادئة للمدخلات.
841	ضبط التعليمات	Instruction Tuning		شكل من أشكال الضبط الدقيق يُدرَّب فيه النموذج بناءً على سلسلة من التعليمات لتحسين أدائه في مهام محددة.
842	ضبط المُكيِّف	Adapter Tuning		أسلوب ضبط دقيق يضيف طبقات صغيرة قابلة للتدريب إلى نموذج مُدرَّب سابقًا، ويُحدِّث فقط مُعامِلات هذه الطبقات؛ لتكييف النموذج على مهام محددة.
843	ضبط تسوية أقصى	Max-Norm Regularization		نوع من الضبط يُقيِّد المعيار الأقصى لمتجهات الوزن في كل طبقة من الشبكة العصبية.
844	ضبط دقيق	Fine Tuning		عملية تعديل مُعامِلات نموذج مُدرَّب لتلبية متطلبات مشكلة جديدة.
845	ضبط دقيق فاعل للمُعامِلات	Parameter Efficient Fine-Tuning (PEFT)		أسلوب لتكييف النماذج المُدرَّبة سابقًا على مهام محددة عن طريق تحديث مجموعة فرعية صغيرة من المُعامِلات.
846	ضبط دقيق موجَّه	Supervised Fine-Tuning (SFT)		طريقة لتكييف نموذج مُدرَّب سابقًا على مهمة محددة عن طريق تدريبه على بيانات مُسمَّاة.
847	ضبط ريدج	Ridge Regularization		انظر: ضبط إل 2
848	ضبط طبقات التسوية	LayerNorm Tuning		أسلوب ضبط دقيق يقتصر تحديثه على طبقات التسوية في النموذج.
849	ضبط مُعامِلات الضبط	Hyperparameters Tuning		عملية اختيار مُعامِلات الضبط المثلى لتدريب نموذج ما على مجموعة بيانات معينة.
850	طبقة	Layer		مجموعة من الخلايا العصبية في شبكة عصبية ما، تعالج خصائص المدخلات أو مخرجات تلك الخلايا العصبية.
851	طبقة المعايرة	Calibration Layer		تعديل لاحق للتنبؤ؛ لتقليل تحيُّزه.
852	طبقة تجميع	Pooling Layer		عملية اختزال مصفوفة أُنشئت بواسطة طبقة ترشيحية إلى مصفوفة أصغر.
853	طبقة ترشيحية	Convolutional Layer (or Convolution Layer)		طبقة في الشبكة العصبية الترشيحية تستخدم المُرشِّحات لإجراء عمليات الترشيح.
854	طبقة كثيفة	Dense Layer		انظر: طبقة متصلة كليًّا
855	طبقة متصلة كليًّا	Fully Connected Layer		طبقة مخفية في شبكة عصبية اصطناعية تتصل كل عقدة فيها بكل عقدة في الطبقة المخفية التالية. ويُطلق عليها أيضًا (طبقة كثيفة)
856	طبقة مخرجات	Output Layer		الطبقة الأخيرة في الشبكة العصبية التي تشتمل على النتيجة.
857	طبقة مخفية	Hidden Layer		طبقة مصطنعة تقع بين طبقتي المدخلات والمخرجات في الشبكة العصبية.
858	طبقة مدخلات	Input Layer		الطبقة الأولى في الشبكة العصبية التي تتلقى البيانات المدخلة.
859	طفرة الذكاء	Intelligence Explosion		فرضية تصف حالة يمكن فيها للآلات فائقة الذكاء أن تنتج آلات أكثر ذكاء، يفوق ذكاؤها الذكاء البشري. يُطلق عليها أيضًا (تفرُّد تقني) أو (تفرُّد)
860	طول السياق	Context Length		الحد الأقصى لعدد الوحدات اللغوية التي يمكن للنموذج اللغوي معالجتها وتذكرها في نفس الوقت.
861	عائد	Return		إجمالي المكافآت في التعلُّم التعزيزي الذي يتوقعه الوكيل عند اتباع سياسة معينة.
862	عالِم بيانات	Data Scientist		شخص متخصص في تحليلات البيانات، ولديه مهارات فنية لحل المشكلات المعقدة باستخدام أدوات علم البيانات وأساليبها.
863	عامل التفرع	Branching Factor		عدد العُقَد الفرعية التي تُولِّدها العقدة.
864	عدم إدراك	Unawareness		حالة تتوفر فيها السمات الحساسة، ولكنها ليست مستخدمة في بيانات التدريب.
865	عدم الاحتفاظ بالبيانات	Zero Data Retention (ZDR)		مبدأ وممارسة عدم تخزين أي بيانات خارج نطاق الغرض المباشر منها.
866	عدم توافق مقاييس الإنصاف	Incompatibility of Fairness Metrics		تصوُّر يقوم على أن بعض مفاهيم الإنصاف لا يمكن تحقيقها في وقت واحد؛ ومِن ثَمّ لا يوجد مقياس واحد لتحديد الإنصاف في جميع مشكلات تعلُّم الآلة.
867	عدم ثبات	Nonstationarity		خاصية للسلاسل الزمنية التي تتغير بمرور الوقت خصائصها الإحصائية، مثل: المتوسط ​​والتباين.
868	عرض الطبقة	Layer Width		عدد الخلايا العصبية في طبقة معينة من الشبكة العصبية.
869	عقدة	Node		انظر: خلية عصبية
870	علم الأعصاب الحوسبي	Computational Neuroscience		مجال يركز على استخدام الأدوات والأساليب الحوسبية لدراسة الدماغ والجهاز العصبي.
871	علم البيانات	Data Science		مجال يركز على استخراج معلومات مفيدة ورؤى من البيانات عن طريق الاكتشاف أو اختبار الفرضيات.
872	علم البيانات الشبكي	Graph Data Science		مجال يستخدم هياكل البيانات الشبكية لفهم العلاقات واستخراج الرؤى من البيانات المترابطة.
873	علم الروبوتات	Robotics		مجال يركز على تصميم الروبوتات وتطويرها وتطبيقها.
874	علم الروبوتات السحابية	Cloud Robotics		مجال في علم الروبوتات تستخدم فيه الروبوتات التقنيات السحابية لتوسيع قدراتها، مثل: التخزين والحوسبة.
875	علم الروبوتات السربية	Swarm Robotics		مجال في علم الروبوتات يركز على تنسيق المجموعات الكبيرة من الروبوتات ذاتية التحكم للعمل معًا بصورة جماعية دون تحكم مركزي.
876	علوم إدراكية	Cognitive Science		مجال يركز على دراسة العقل وعملياته وكيف يمكن محاكاتها في الآلات.
877	علوم إدراكية مُجسَّدة	Embodied Cognitive Science		مجال يهدف إلى دراسة آليات تطوير العمليات الإدراكية، وتأكيد دور التفاعل مع البيئة.
878	عُمق	Depth		عدد الطبقات التي تتعلَّم الأوزان في شبكة عصبية.
879	عمليات البيانات	Data Operations (DataOps)		ممارسة لإدارة البيانات تستخدم منهجية رشيقة وتعاونية؛ لتبسيط دورة الحياة لتحليلات البيانات، وتحسين جودتها.
880	عمليات النماذج اللغوية الكبيرة	Large Language Model Operations (LLMOps)		مجموعة من الممارسات والأدوات لإدارة دورة حياة النماذج اللغوية الكبيرة.
881	عمليات تعلُّم الآلة	Machine Learning Operations (MLOps)		مجموعة من الممارسات والأدوات التي تعمل على أتمتة جميع مراحل دورة حياة تعلُّم الآلة وإدارتها.
882	عمليات لغوية	Language Operations (LangOps)		مجموعة من الممارسات والأدوات التي تمكِّن المؤسسات من إدارة دورة حياة النماذج اللغوية.
883	عملية ترشيحية	Convolutional Operation		عملية حسابية لضرب شريحة من مصفوفة المدخلات والمُرشِّح، ثم جمع كل القيم في المصفوفة الناتجة.
884	عملية قرار ماركوف	Markov Decision Process (MDP)		عملية تحكم عشوائي ذات وقت منفصل تُستخدم لنمذجة صنع القرار في مشكلات التحسين عند عدم التيقن.
885	عملية قرار ماركوف الملاحظة جزئيًّا	Partially Observable Markov Decision Process (POMDP)		إطار رياضي يُستخدم لنمذجة سيناريوهات اتخاذ القرار في ظل عدم اليقين بشأن الحالة الحالية للبيئة.
886	عملية ماركوف	Markov Process		انظر: سلسلة ماركوف
887	عنكبوت الويب	Web Spider		انظر: زاحف الويب
888	عينة	Sample		عنصر بيانات يمكن لخوارزمية تعلُّم الآلة معالجته.
889	عينة بيانات	Data Instance		تحديد عنصر بيانات من نوع بيانات أو مجموعة بيانات.
890	غابة عشوائية	Random Forest		طريقة تعلُّم تجميعي تُنشئ عددًا من أشجار القرارات، ثم تجمع مخرجاتها للحصول على أفضل نتيجة.
891	فحص النموذج	Model Checking		أسلوب تحقق يحدد مدى مطابقة النموذج لمواصفات معينة.
892	فخ القيم غير العددية	NaN Trap		حالة يصبح فيها عدد في نموذج ما قيمة غير عددية أثناء عملية التدريب؛ وبسببه تصبح الأعداد الأخرى قيمًا غير عددية.
893	فرضية	Hypothesis		فكرة أو تنبؤ بحاجة إلى بحث واختبار عن طريق التجربة.
894	فرط التخصيص	Overfitting		مشكلة في تعلُّم الآلة تحدث عند إنشاء نموذج يطابق بيانات التدريب بصورة كبيرة تجعله يفشل في التعميم على البيانات الجديدة.
895	فرط التعميم	Underfitting		مشكلة في تعلُّم الآلة تحدث عندما يفشل النموذج في نمذجة تعقيد بيانات التدريب بطريقة كافية، وهو ما يؤدي إلى ضعف القدرة التنبؤية.
896	فضاء التضمين	Embedding Space		فضاء مُتَّجه قليل الأبعاد نسبيًّا تُعيّن عليه خصائص من فضاء مُتَّجه ذي أبعاد أكثر.
897	فضاء الخصائص	Feature Space		مجموعة من الخصائص ذات الصلة بميزات معينة لشيء، أو حدث قيد الدراسة.
898	فضاء كامن	Latent Space		تمثيل للبيانات قليلة الأبعاد يتضمن الخصائص والعلاقات الأساسية في البيانات الأصلية.
899	فعل	Action		آلية في التعلُّم التعزيزي، ينتقل بها الوكيل بين حالات البيئة.
900	فك الترميز التخميني	Speculative Decoding		أسلوب تحسين يُسرِّع الاستنتاج عن طريق التنبؤ بالوحدات اللغوية والتحقق من صحتها بالتوازي.
901	فكاهة حوسبية	Computational Humor		فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يهتم بنمذجة الفكاهة وتوليدها.
902	فهم اللغات الطبيعية	Natural Language Understanding (NLU)		مجال فرعي من معالجة اللغات الطبيعية يهتم ببناء آلات قادرة على فهم لغة الإنسان الطبيعية.
903	قابلية التحكم	Controllability		خاصية نظام ذكاء اصطناعي تُمكّن الكيانات الخارجية من التدخل في عمله.
904	قابلية التدقيق	Auditability		القدرة على مراجعة البيانات والعمليات واتخاذ القرارات في نظام الذكاء الاصطناعي وتقييمها؛ لضمان الشفافية والمساءلة.
905	قابلية التفسير	Explainability		القدرة على شرح العوامل المهمة التي تؤثر في نتائج نظام الذكاء الاصطناعي بعبارات مفهومة للإنسان. ويُطلق عليها أيضًا (ذكاء اصطناعي قابل للتفسير) أو (قابلية الشرح)
906	قابلية التوسع	Scalability		قدرة النظام على التعامل مع كمية العمل المتزايدة.
907	قابلية الشرح	Interpretability		انظر: قابلية التفسير
908	قابلية مراقبة البيانات	Data Observability		القدرة على مراقبة صحة البيانات وفهمها والحفاظ عليها؛ لضمان دقتها واتساقها وموثوقيتها.
909	قاعدة البيانات	Database		مجموعة من البيانات المنظمة وفقًا لهيكل مفاهيمي بغرض دعم التطبيقات في مجال معين.
910	قاعدة البيانات كخدمة	Database as a Service (DBaaS)		منصة تتيح استخدام وظائف قواعد البيانات على السحابة.
911	قاعدة التسلسل	Chain Rule		نظرية أساسية في حساب التفاضل والتكامل، توفر طريقة لحساب مشتق دالة مركبة. وتُستخدم أيضًا في الاحتمالات؛ لحساب الاحتمال المشترك لتسلسل من الأحداث.
912	قاعدة بايز	Bayes’s Rule		انظر: نظرية بايز
913	قاعدة بيانات المتجَهات	Vector Database		قاعدة بيانات مصممة للتخزين والفهرسة والاسترجاع للثمثيلات الرياضية كثيرة الأبعاد لنقاط البيانات.
914	قاعدة بيانات تشغيلية	Operational Database (ODB)		قاعدة بيانات تُستخدم لتخزين البيانات ومعالجتها في الوقت الآني.
915	قاعدة بيانات شبكية	Graph Database (GDB)		قاعدة بيانات تستخدم العُقَد والحافات لتمثيل البيانات وعلاقاتها.
916	قاعدة بيانات علائقية	Relational Database		نوع من قواعد البيانات يُنظِّم البيانات في جداول تحتوي على صفوف وأعمدة.
917	قاعدة بيانات غير علائقية	Non-Relational Database		قاعدة بيانات لا تستخدم نموذجًا علائقيًّا.
918	قاعدة بيانات في الذاكرة	In-Memory Database (IMDB)		قاعدة بيانات تخزن البيانات في الذاكرة الرئيسة بدلًا من محرك الأقراص لتسريع أوقات الاستجابة.
919	قاعدة بيانات متعددة النماذج	Multi-model Database		قاعدة بيانات مصممة لدعم نماذج بيانات متعددة (مثل: الجداول، والمستندات، والشبكات) ضمن نظام متكامل واحد.
920	قاعدة ضبابية	Fuzzy Rule		قاعدة في المنطق الضبابي مكتوبة على شكل جملة شرطية.
921	قاعدة معرفة	Knowledge Base		قاعدة بيانات تتضمن قواعد الاستنتاج ومعلومات حول الخبرة البشرية في مجال ما.
922	قانون بايز	Bayes's Law		انظر: نظرية بايز
923	قدرة على التنبؤ	Predictability		قدرة النموذج على توقع النتائج أو تقديرها بدقة استنادًا إلى البيانات المدخلة.
924	قرصنة القيمة الاحتمالية	P-Hacking		انظر: تلاعب بالبيانات
925	قص تدرجي	Gradient Clipping		آلية لتقليل مشكلة انفجار التدرج عن طريق تقييد القيمة القصوى للتدرجات عند تدريب نموذج باستخدام النزول التدرجي.
926	قصور ذاتي	Inertia		مقياس لمدى نجاح خوارزمية التجميع في تجميع نقاط البيانات.
927	قيادة ذاتية	Autonomous Driving		عملية استشعار المحيط والتحرك بتحكم واكتفاء ذاتي.
928	قياس التشابه	Similarity Measure		مقياس يُستخدم في خوارزميات التجميع لتقييم مدى تشابه مثالين.
929	قياسات حيوية	Biometrics		الخصائص الجسدية والسلوكية القابلة للقياس التي يمكن استخدامها لتحديد هوية الأفراد والتحقق منها.
930	قيد الإنصاف	Fairness Constraint		شرط أو مجموعة من الشروط لضمان أن لا تُنتِج خوارزميات تعلم الآلة نتائج متحيزة أو تمييزية.
931	قيمة تنبؤية إيجابية	Positive Predictive Value (PPV)		نسبة النتائج الإيجابية المتوقعة التي تُعد إيجابية صحيحة.
932	قيمة تنبؤية سلبية	Negative Predictive Value (NPV)		نسبة النتائج السلبية المتوقعة التي تُعد سلبية صحيحة.
933	قيمة شاذة	Outlier		قيمة ملحوظة في مجموعة بيانات تبدو غير متسقة مع معظم القيم الأخرى أو بعيدة عنها.
934	كاشف الخصائص	Feature Detector		انظر: مُرشِّح
935	كفاءة خوارزمية	Algorithmic Efficiency		مقياس لحساب متوسط الوقت اللازم للخوارزمية لتنفذ العمل كاملًا على مجموعة من البيانات.
936	كوبويب	COBWEB		خوارزمية تجميع تدريجية وغير موجَّهة، تُولِّد تصنيفًا هرميًّا للأصناف.
937	كيان	Entity		شيء مادي أو غير مادي يمكن التعرُّف عليه وتمييزه بوضوح.
938	كيراس	Keras		واجهة برمجة تطبيقات بلغة البايثون تُستخدم في تعلُّم الآلة، وتعمل على عدد من أُطر التعلُّم العميق.
939	لامدا	Lambda		انظر: معدل الضبط
940	لغة آر	R Language		لغة برمجة عالية المستوى تُستخدم على نطاق واسع للتحليل الإحصائي وتعلُّم الآلة.
941	لغة استعلام	Query Language		لغة مستخدمة للوصول إلى المعلومات المخزنة في قاعدة البيانات.
942	لغة الاستعلام المهيكلة	Structured Query Language (SQL)		لغة استعلام موحدة تُستخدم في قواعد البيانات العلائقية لتعريف البيانات وإدارتها.
943	لغة الإطار	Frame Language		لغة تستخدم الإطارات لتمثيل المعرفة.
944	لغة ترميز الذكاء الاصطناعي	Artificial Intelligence Markup Language (AIML)		لغة ترميزية مبنية على لغة الترميز الموسعة (XML)؛ لتطوير تطبيقات اللغات الطبيعية.
945	لغة رسمية	Formal Language		مجموعة من الكلمات المختارة أحرفها من الأبجدية وفقًا لمجموعة من القواعد.
946	لغة طبيعية	Natural Language		لغة بشرية يمكن التعبير عنها بنص أو كلام أو إشارة.
947	لغويات حوسبية	Computational Linguistics		مجال علمي يهتم بفهم لغة الإنسان من منظور حوسبي.
948	لمس الآلة	Machine Touch		مجال في إدراك الآلة يهتم بمعالجة المعلومات اللمسية بواسطة الآلة.
949	لوجيت	Logit		مُتَّجه للتنبؤات بدون تسوية ينشئها نموذج التصنيف.
950	لوحة معلومات	Dashboard		واجهة مستخدم رسومية تجمع المعلومات والتصويرات لعرض المقاييس أو المعايير أو المؤشرات التي تساعد في المراقبة واتخاذ القرار.
951	ماتبلوتليب	Matplotlib		مكتبة رسومية مفتوحة المصدر بلغة بايثون تُستخدم لتصوير جوانب مختلفة من تعلُّم الآلة.
952	مؤشر راند	Rand Index		مقياس لتقييم التشابه بين طريقتين للتجميع.
953	مالك البيانات	Data Owner		شخص أو أكثر، مسؤول عن بيانات معينة.
954	متانة	Robustness		قدرة النظام على الحفاظ على أدائه تحت أي ظرف.
955	متانة التوزيع	Distributional Robustness		إطار في تعلُّم الآلة لجعل النماذج أقل حساسية للاختلافات أو التغيرات في توزيع البيانات.
956	متجر البيانات	Data Mart		مجموعة فرعية من مستودع البيانات تركز على أنواع معينة من الأعمال أو الموضوعات.
957	مُتَّجه الخصائص	Feature Vector		مجموعة من قيم الخصائص التي تُمثِّل عينة تُمَرر إلى نموذج.
958	مُتَّجه متناثر	Sparse Vector		مُتَّجه تكون أغلب قيمه صفرية.
959	مُتَّجهات داعمة	Support Vectors		نقاط البيانات الأقرب إلى المستوي المتعدد الأبعاد.
960	متغيرات مستقلة ومتطابقة التوزيع	Independent and Identically Distributed (IID) Random Variables		متغيرات عشوائية مستقلة عن بعضها بعضًا، ولها نفس التوزيع الاحتمالي.
961	متوسط الإحكام	Average Precision		مقياس يلخص أداء تسلسل مُرتَّب للنتائج عن طريق حساب متوسط قيم الدقة لكل نتيجة ذات صلة.
962	متوسط التجميع	Ensemble Averaging		أسلوب مستخدم في الشبكات العصبية الاصطناعية لإنتاج نموذج متوسط من مجموعة من النماذج متواضعة الدقة.
963	متوسط الخطأ التربيعي	Mean Squared Error (MSE)		متوسط الخسارة التربيعية لكل مثال، محسوبًا بقسمة الخسارة التربيعية على عدد الأمثلة.
964	متوسط الخطأ المطلق	Mean Absolute Error (MAE)		مقياس يُستخدم لتقييم دقة النموذج عن طريق حساب متوسط الفرق المطلق بين القيم المتوقعة والتنبؤ لجميع أمثلة التدريب.
965	مثال	Example		مثال من مجموعة البيانات يتكون من خاصية واحدة أو أكثر وقد يحوي اسمًا أيضًا. ويُطلق عليه أيضًا (حالة)
966	مثال اختبار	Testing Example		مثال من بيانات الاختبار يتكون من خاصية واحدة أو أكثر وقد يحوي اسمًا أيضًا.
967	مثال تدريب	Training Example		مثال من بيانات التدريب يتكون من خاصية واحدة أو أكثر وقد يحوي اسمًا أيضًا.
968	مثال عدائي	Adversarial Example		مدخلات صُمِّمت عمدًا لخداع نموذج تعلُّم الآلة، ودفعه لارتكاب الأخطاء.
969	مثال غير مُسمَّى	Unlabeled Example		مثال يتضمن خصائصًا ولا يتضمن اسمًا.
970	مثال مُسمَّى	Labeled Example		مثال يشتمل على اسم.
971	مجموع المتبقيات المربعة	Sum of Squared Residuals (SSR)		انظر: مجموع المربعات المتبقية
972	مجموع المربعات المتبقية	Residual Sum of Squares (RSS)		أسلوب إحصائي لقياس التباين بين البيانات والقيم التي تنبأ بها نموذج التقدير. ويُطلق عليه أيضًا (مجموع المتبقيات المربعة)
973	مجموعة	Cluster		مجموعة من الأشياء المتشابهة في خصائصها، والمنظَّمة حسب أوجه التشابه بينها.
974	مجموعة البيانات	Dataset (or Data Set)		مجموعة من البيانات التي يمكن الوصول إليها بصيغة واحدة أو أكثر.
975	مجموعة الخصائص	Feature Set		مجموعة من الخصائص التي يتدرب عليها نموذج تعلُّم الآلة.
976	مجموعة علائقية	Tuple		سجل (أو صف) في قاعدة بيانات علائقية.
977	مجموعة محدبة	Convex Set		مجموعة فرعية من الفضاء الإقليدي، يظل الخط المرسوم بين أي نقطتين فيها داخل المجموعة الفرعية.
978	محرك استنتاج	Inference Engine		مُكوِّن من مُكوِّنات النُظُم الخبيرة يقوم بعملية الاستدلال لاستنتاج معلومات جديدة من الحقائق والقواعد المخزنة في قاعدة المعرفة.
979	محرك توصيات	Recommendation Engine		انظر: نظام توصيات
980	مُحسِّن	Optimizer		خوارزمية أو طريقة تُستخدم لتقليل دالة الخسارة عن طريق ضبط مُعامِلات الشبكة العصبية.
981	محور البيانات	Data Hub		مستودع مركزي لجمع البيانات من مصادر متعددة وتخزينها وإدارتها ومشاركتها.
982	مُحوِّل	Transformer		معمارية شبكة عصبية لمعالجة البيانات المتسلسلة بالاعتماد على آلية الانتباه الذاتي. ويُطلق عليها أيضًا (شبكة المُحوِّلات العصبية) أو (نموذج مُحوِّل)
983	مُحوِّل توليدي مُدرَّب سابقًا (جي بي تي)	Generative Pre-Trained Transformer (GPT)		عائلة من النماذج اللغوية الكبيرة تعتمد على مُحوِّل.
984	مُحوِّل رؤية	Vision Transformer (ViT)		معمارية شبكة عصبية تُطبِّق معمارية المُحوِّلات على مجال رؤية الحاسب.
985	مخزن الخصائص	Feature Store		مستودع مركزي لتخزين الخصائص وإدارتها ومشاركتها.
986	مخطط قاعدة البيانات	Database Schema		التصميم العام لقاعدة البيانات.
987	مدونة	Corpus		مجموعة كبيرة مهيكلة من البيانات النصية أو الصوتية.
988	مدير قاعدة البيانات	Database Administrator (DBA)		شخص يُدير قواعد البيانات وأنظمتها، وهو مسؤول عن صيانتها.
989	مربع الخسارة	Squared Loss		دالة خسارة تقيس الخطأ بين تنبؤات النموذج والقيم الفعلية عن طريق تربيع الفرق بينهما. ويُطلق عليها أيضًا (خسارة إل 2)
990	مربع الخسارة المفصلية	Squared Hinge Loss		مربع مُخرَج دالة الخسارة المفصلية الذي يتعامل مع القيم الشاذة بطريقة أكثر صرامة من دالة الخسارة المفصلية.
991	مربعات صغرى موزونة تناوبيًّا	Weighted Alternating Least Squares (WALS)		خوارزمية تُستخدم في أنظمة التوصية؛ لتقليل دالة الهدف أثناء تحليل المصفوفة إلى عوامل.
992	مرتبة تينسر	Tensor Order		انظر: رتبة تينسر
993	مُرشِّح	Convolutional Filter		مُرشِّح يقوم بعمليات الترشيح عن طريق فحص المدخلات مع مراعاة أبعادها. ويُطلق عليه أيضًا (نواة) أو (كاشف الخصائص)
994	مركبة ذاتية التحكم	Autonomous Vehicle		مركبة قادرة على استشعار محيطها والتحرك بتحكم واكتفاء ذاتي. ويُطلق عليها أيضًا (مركبة مؤتمتة)
995	مركبة مؤتمتة	Automated Vehicle		انظر: مركبة ذاتية التحكم
996	مركز البيانات	Data Center		مكان يضم مجموعة من الخوادم وأجهزة تخزين البيانات مع اتصال عالي السرعة؛ لإدارة تطبيقات المؤسسة وبياناتها.
997	مُرمِّز	Encoder		نظام تعلُّم آلة يُحوِّل التمثيل الخام إلى تمثيل معالَج.
998	مُرمِّز تلقائي	Autoencoder		نوع من الشبكات العصبية الاصطناعية يُستخدم لإنتاج تمثيلات بيانات فاعلة للتعلُّم غير الموجَّه.
999	مُرَمِّز تلقائي متغير	Variational Autoencoder		شبكة عصبية تتعلم ضغط البيانات إلى تمثيل قليل الأبعاد، ثم إعادة بناء البيانات الأصلية من التمثيل المضغوط.
1000	مساحة تحت منحنى الإحكام-الاستدعاء	Precision-Recall Area Under Curve (PR AUC)		مساحة تحت منحنى نقاط الإحكام والاستدعاء تُمثِّل قيمًا مختلفة لحدود التصنيف.