قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
التعلم النشط لمعالجة اللغات الطبيعية
نموذج تعلم يختار فيه النموذج بذكاء الأمثلة النصية الأكثر إفادة للتعليق التوضيحي، مما يحسن استخدام موارد التعليق التوضيحي البشري في مهام معالجة اللغات الطبيعية.
التعلم النشط الموزون بالكثافة
نهج يجمع بين عدم اليقين لدى النموذج وكثافة الأمثلة في فضاء الميزات، مع إعطاء الأولوية للعينات النصية غير المؤكدة الواقعة في مناطق كثيفة من البيانات.
التعلم النشط القائم على المجموعة
إطار يمتلك فيه الخوارزمية مجموعة ثابتة من الأمثلة النصية غير الموسومة، ويختار بشكل تكراري الحالات الأكثر إفادة للتعليق التوضيحي البشري.
التعلم النشط القائم على الدفق
نموذج تصل فيه البيانات النصية بشكل متسلسل، ويجب على النموذج أن يقرر في الوقت الفعلي إما التعليق التوضيحي على كل حالة أو رفضها دون إمكانية الرجوع للخلف.
التعلم النشط بنمط الدفعات
متغير يختار عدة عينات نصية في وقت واحد للتعليق التوضيحي، مما يحسن عمليات التعليق التوضيحي البشري على شكل دفعات مع الحفاظ على تنوع الحالات المختارة.
التعلم النشط لتسمية التسلسلات
تخصص للتعلم النشط لمهام تصنيف التسلسلات مثل التعرف على الكيانات المسماة (NER) أو وضع العلامات النحوية (POS)، حيث يتم الاختيار على مستوى التسلسلات الكاملة أو الرموز المميزة.
اختيار المجموعة الأساسية
نهج نظري يضمن أن المجموعة المختارة تقرب جيداً مجموعة البيانات الكاملة، ويستخدم غالباً في سياق التعلم النشط لمعالجة اللغات الطبيعية مع ضمانات الأداء.
نمذجة تكلفة التعليق التوضيحي
تقنية تدمج التكاليف المتغيرة للتعليق التوضيحي (الوقت، الخبرة المطلوبة) في عملية اختيار العينات، مما يحسن العلاقة بين التكلفة والفعالية في مشاريع معالجة اللغات الطبيعية.
التعلم النشط للغات ذات الموارد المحدودة
تطبيق متخصص للتعلم النشط للغات التي تفتقر إلى البيانات المتاحة، باستخدام استراتيجيات النقل والاختيار المصممة للقيود اللغوية.
التعلم النشط باستخدام النماذج المدربة مسبقاً
دمج التعلم النشط مع نماذج اللغة المدربة مسبقاً مثل BERT، مستغلاً التمثيلات السياقية لتحسين اختيار العينات المفيدة.
التعلم النشط متعدد المهام
إطار عمل يتم فيه استخدام مجموعة واحدة من التعليقات التوضيحية لتحسين مهام معالجة اللغات الطبيعية (NLP) متعددة في وقت واحد، مما يُحسّن اختيار العينات المفيدة لجميع المهام.
التعلم النشط لتصنيف النصوص
تخصص التعلم النشط لمهام تصنيف المستندات، باستخدام استراتيجيات مصممة لخصائص البيانات النصية عالية الأبعاد.
مشكلة البداية الباردة في التعلم النشط
التحدي الأولي الذي يفتقر فيه النموذج إلى البيانات الموسومة لإجراء تنبؤات موثوقة، مما يتطلب استراتيجيات التهيئة مثل العشوائية أو التعلم شبه المُشرف.