مصطلحات

باختصار الـ GRU (Gated Recurrent Unit) (الوحدة المتكرّرة ذات البوابات) — نسخة مبسّطة من LSTM بتعمل نفس الشغل تقريبًا بس بعدد بوابات أقل — أسرع في التدريب وبتدّي نتايج كويسة جدًا في كتير من المهام. بالتفصيل المعمارية الصح بتفرق زي ما التصميم الهندسي الصح بيخلّي المبنى يستحمل الزلازل — المعمارية بتحدد قوة النموذج. اختيار المعمارية الصح بيفرق كتير في أداء …

باختصار الـ Image Captioning (وصف الصور) — مهمة إن النموذج يبص على صورة ويكتب وصف نصي ليها بلغة طبيعية، يعني يحوّل الصورة لجملة بتوصف اللي فيها. بالتفصيل تخيّل إن الكمبيوتر يقدر يشوف ويفهم الصور والفيديوهات زي ما الإنسان بيعمل — بل أحيانًا أحسن. الرؤية الحاسوبية من المجالات اللي حققت تقدم مذهل في السنوات الأخيرة. الـ Image Captioning تقنية بتخلّي الآلات …

باختصار الـ CNN (Convolutional Neural Network) (شبكة عصبية التفافية) — نوع شبكات عصبية متخصّص في معالجة الصور، بيستخدم طبقات “التفاف” عشان يتعرّف على الأنماط البصرية (حواف، أشكال، وجوه). بالتفصيل زي ما المعماري بيصمّم مبنى بطبقات وغرف مختلفة — مهندسين الـ AI بيصمّموا شبكات عصبية بمعماريات مختلفة. اختيار المعمارية الصح بيفرق كتير في أداء النموذج. الـ CNN معمارية أو مكوّن بيأثر …

باختصار الـ Mamba Architecture (بنية مامبا) — بنية بديلة للترانسفورمر بتعتمد على نماذج حالة مُنتقاة (Selective State Space Models)، أسرع في المتسلسلات الطويلة. بالتفصيل زي ما المعماري بيصمّم مبنى بطبقات وغرف مختلفة — مهندسين الـ AI بيصمّموا شبكات عصبية بمعماريات مختلفة. اختيار المعمارية الصح بيفرق كتير في أداء النموذج. الـ Mamba Architecture معمارية أو مكوّن بيأثر على إزاي النموذج بيعالج …

باختصار الـ RLHF (اختصار Reinforcement Learning from Human Feedback) هو تقنية تدريب بيتعلّم فيها النموذج من تقييمات بشرية بدل مكافآت آلية. التقنية دي هي اللي خلّت نماذج زي ChatGPT تقدر تولّد إجابات مفيدة وآمنة وطبيعية. بالتفصيل تخيّل إنك بتدرّب كلب صغير. مش بتقعد تشرحله النظرية — إنت بتخلّيه يعمل حاجة، ولو عملها صح بتديله مكافأة، ولو عملها غلط بتقوله “لأ” …

باختصار الـ Hyperparameter هو إعداد بيحدّده المطوّر قبل ما يبدأ التدريب — زي سرعة التعلّم وعدد الطبقات. الإعدادات دي بتأثّر بشكل كبير على طريقة تعلّم النموذج وأداءه النهائي، والنموذج نفسه مش بيتعلّمها من البيانات. بالتفصيل تخيّل إنك بتخبز كيكة. الوصفة بتقولك استخدم 200 جرام دقيق و3 بيضات — دي المكونات اللي بتتغيّر حسب الوصفة (زي الـ Parameters اللي النموذج بيتعلّمها). …

باختصار الـ Loss Function هي مقياس رياضي بيحسب الفرق بين تنبّؤات النموذج والنتيجة الصحيحة. كل ما الخسارة قلّت، كل ما النموذج كان أدقّ. هي البوصلة اللي بتوجّه عملية التدريب كلها. بالتفصيل تخيّل إنك بتتعلّم ترمي سهام على هدف. بعد كل رمية، بتبص وتشوف السهم بعيد قد إيه عن المركز. المسافة دي هي “الخسارة” بتاعتك. كل ما المسافة قلّت، كل ما …

باختصار الـ Gradient Descent هو خوارزمية التحسين الأساسية في Machine Learning — بتعدّل معاملات النموذج خطوة بخطوة عشان تقلّل الخطأ في التنبّؤات. زي ما تكون بتنزل من جبل في الضلمة وبتحسّ بقدمك عشان تلاقي أقل نقطة. بالتفصيل تخيّل إنك واقف على جبل في ضلمة حالكة ومش شايف حاجة، وعايز توصل لأقل نقطة في الوادي. الطريقة الوحيدة إنك تحسّ بالأرض تحت …

باختصار تقليل الأبعاد أو الـ Dimensionality Reduction هو تقنية بتقلّل عدد المتغيرات في البيانات مع الحفاظ على أهم المعلومات. يعني زي ما تلخّص كتاب كبير في صفحة واحدة من غير ما تضيّع الجوهر — بتشيل التفاصيل الزيادة وتسيب الأساسي. بالتفصيل تخيّل إنك بتوصّف شخص لحد. تقدر تقوله مليون تفصيلة: طوله بالمللي، وزنه بالجرام، درجة لون بشرته بالظبط، طول كل صباع …

باختصار هندسة السمات أو الـ Feature Engineering هي عملية إنك تختار وتصمم أهم الخصائص من البيانات الخام اللي هتساعد النموذج يتعلم بشكل أفضل. يعني بتحوّل البيانات من شكلها الخام لشكل النموذج يقدر يفهمه ويستفيد منه. بالتفصيل تخيّل إنك بتقدّم على شغل وعندك سيرة ذاتية طويلة فيها كل حاجة عملتها في حياتك. لو بعتها زي ما هي، مدير التوظيف هيتوه وممكن …