مَسْرَد المصطلحات

  • اتصال مكثَّف: ترتيب الطبقات في الشبكة العصبية بحيث تتصل جميع الخلايا العصبية في طبقةٍ ما بكل الخلايا العصبية في الطبقة التالية.
  • ارتباط تشعُّبي: مرجع من نص إلى جزء آخر في النص أو إلى نص مختلف. على الشبكة العنكبوتية، الارتباطات التشعُّبية عبارة عن روابط بين صفحات الويب التي قد يتبعها المستخدم في أثناء تصفُّحه.
  • استدلال: استراتيجية للاختيار من بين عدة بدائل في خوارزمية. سيتطلب منَّا الاستدلال الجشع أن نأخذ الخيار الذي يبدو أنه الأفضل في الوقت الحالي (بصرف النظر عمَّا قد يحدث في المستقبل).
  • أطروحة تشيرش-تورنج: فرضية تنصُّ على أن أي شيء يمكن حسابه باستخدام خوارزمية، يمكن حسابه باستخدام آلة تورنج.
  • أقصر: أقصر مسار بين عقدتين في التمثيل البياني.
  • آلة الجدولة: أجهزة كهروميكانيكية تستطيع قراءة البطاقات المثقبة وتستخدم المعلومات الواردة بها في إجراء عملية إحصائية.
  • آلة تورنج: آلة مثالية (تجريدية) اخترعها آلان تورنج وتتكوَّن من شريطٍ لا نهائي ورأس متحرك يقرأ الرموز على الشريط ويكتبها باتباع مجموعة من القواعد المحدَّدة مسبقًا. يمكن لآلة تورنج أن تنفِّذ أي خوارزمية، ومِن ثَم يمكن استخدامها باعتبارها نموذجًا للأشياء التي يمكن حوسبتها.
  • إنترنت: شبكة عالمية من أجهزة الكمبيوتر والأجهزة الرقمية تتصل فيما بينها عن طريق مجموعة مشتركة من بروتوكولات الاتصال. في البداية، كان أول حرف فيها يُكتب كبيرًا في الإنجليزية (Internet) لأن كلمة internet كان يمكن أن تشير إلى أي شبكةٍ تمتد إلى ما وراء الحدود الداخلية للمؤسسة، والتي تسمَّى الإنترانت. لكن مع انطلاق شبكة الإنترنت العالمية، لم تَعُد كتابة الحرف الأول كبيرًا مفضلة، ما أدَّى في الغالب إلى توفير كمية كبيرة من الحبر.
  • إنتروبيا متقطعة فئوية: دالة خسارة تَحسُب الفرق بين توزيعين للاحتمالية.
  • انتقاء: في الخوارزميات والبرمجة، هو اختيار بين سلسلة من الخطوات البديلة لتنفيذها، بناءً على حالة منطقية.
  • انحياز: قيمة عددية تُرفق بالخلية العصبية تتحكَّم في نزوعها إلى التحفيز.
  • بادئة: الجزء المنطوق في إيقاعٍ ما.
  • بِت: الوحدة الأساسية للمعلومات المخزَّنة على الكمبيوتر. قد تأخذ وحدة البت إحدى القيمتين ٠ أو ١. كلمة بت في الإنجليزية (bit) مشتقة من مصطلح binary digit بمعنى الرقم الثنائي.
  • بحث ثنائي: خوارزمية بحث تعمل على البيانات المرتَّبة. نتحقَّق من العنصر في وسط مساحة البحث. إذا تطابق مع العنصر الذي نبحث عنه، فهذا جيد. وإن لم يتطابق، نكرِّر الإجراء جهة النصف الأيسر أو الأيمن بناءً على إذا ما كنا قد تجاوزنا المستهدف أم لم نتجاوزه.
  • بحث خطي: خوارزمية بحث نفحص فيها كل عنصر تِباعًا إلى أن نجد العنصر الذي نبحث عنه. يطلق عليه أيضًا البحث التسلسلي.
  • بحث ذاتي التنظيم: خوارزميات بحث تستخدم شهرة العناصر قيد البحث عن طريق نقلها إلى أماكنَ حيث نستطيع العثور عليها على نحوٍ أسرع.
  • برمجة: فن كتابة برامج الكمبيوتر.
  • برمجيات: مجموعة البرامج التي تعمل على جهاز كمبيوتر أو جهاز رقمي؛ المصطلح مكمِّل لمصطلح مكونات الأجهزة. استُخدم المصطلحان قبل أجهزة الكمبيوتر في العديد من المواقع. ففي عام ١٨٥٠، كان جامعو القمامة يستخدمون المصطلحين للتمييز بين المواد التي تتحلل وبين غيرها من المواد الأخرى. هذان المعنيان قد يواسيان أيَّ شخص يعاني مع جهاز كمبيوتر لا ينجز المهام التي يفترض أن ينجزها.
  • برنامج: مجموعة التعليمات مكتوبة بلغة برمجة وتصِف عملية حاسوبية.
  • بطاقة مثقبة: قطعة من الورق المقوى تسجِّل المعلومات حسب موقع الثقوب فيها. يطلق عليه أيضًا بطاقة الثقوب. استُخدمت تلك البطاقات في أجهزة الكمبيوتر الأولى، واستُخدمت قبلها في آلاتٍ مثل مناسج جاكارد للنسيج؛ إذ كانت تصِف التصميم الذي سيُنسج.
  • بنية البيانات: طريقة لتنظيم البيانات بحيث يمكننا التعامل مع البيانات باستخدام مجموعةٍ محدَّدة وموصوفة من العمليات.
  • بنية التحكُّم: الطرق الثلاث التي يمكن من خلالها تجميع خطوات في خوارزمية أو برنامج وهي: التسلسل والانتقاء والتكرار.
  • بيانات قابلة للفصل خطيًّا: مجموعة بيانات يمكن فصل ملاحظاتها إلى فئتين باستخدام خط مستقيم في بُعدين، أو باستخدام المستوى في ثلاثة أبعاد، أو باستخدام المستوى الفائق في مزيد من الأبعاد.
  • بيرسيبترون: خلية عصبية اصطناعية تستخدم الدالة الدرجية لتنشيطها.
  • تأثير ماثيو (أو متى): ظاهرة زيادة غنى الغني وزيادة فقر الفقير. الاسم مشتق من إنجيل متَّى (٢٥: ٢٩) ووُجد أنه ينطبق على العديد من السياقات وليس على الثروة المادية فقط.
  • تبديل: إعادة تنظيم بعض البيانات بترتيب مختلف.
  • تحفيز (الخلية العصبية): انظر التنشيط (الخلية العصبية).
  • تخفيف: طريقة في خوارزميات التمثيل البياني نعيِّن فيها أسوأ قيمة ممكنة للقيم التي نريد إيجادها، وتتقدَّم الخوارزمية بتقديم تقديرات أفضل وأفضل لهذه القيم. ولذا نبدأ بأبعد القيم المحتملة ونخففها تدريجيًّا بقيمٍ أقربَ وأقرب إلى النتيجة النهائية.
  • تدرُّج: متجه يتضمَّن كل المشتقات الجزئية للدالة.
  • تدريب: في تعلُّم الآلة، هي عملية نغذي فيها الخوارزمية بمدخلات أمثلة بحيث يمكنها أن تتعلم تقديم مخرجات صحيحة.
  • ترتيب انتقائي: طريقة ترتيب نعثر خلالها في كل مرة على أصغرِ العناصر غيرِ المرتَّبة ونضعها في مواضعها الصحيحة.
  • ترتيب بالإدراج: طريقة ترتيب نأخذ فيها كل عنصر على حدةٍ وندرجه في موضعه الصحيح بين العناصر المرتَّبة بالفعل.
  • ترتيب بالجذر: طريقة ترتيب تعمل بتقسيم المفاتيح إلى أجزائها المكونة (مثل تقسيم الأعداد إلى مفاتيح رقمية)، ووضع العناصر في أكوام مناظرة لقيم أجزائها (مثل عشرة أكوام، كومة لكل رقم). نبدأ بتكوين الأكوام بناءً على الرقم الأخير، ثم نجمع كل الأكوام ونعيد توزيعها على الأكوام بناء على الكومة قبل الأخيرة وهكذا. عندما ننفِّذ الإجراء للعدد الأول، ينتهي بنا الحال بكومةٍ مرتَّبة. إنها طريقة فرز حسب السلسلة لأننا نعامل المفاتيح الرقمية كسلسلة من الأعداد.
  • ترتيب بالدَّمج: طريقة للترتيب تعمل بتكرار الدَّمج بين مجموعاتٍ أكبرَ وأكبر من العناصر المرتَّبة.
  • ترتيب سريع: طريقة ترتيب تعمل بتكرار اختيار عنصر وتحريك العناصر الأخرى من حوله بحيث تصبح جميع العناصر الأخرى الأصغر على أحد جانبيه وباقي العناصر على جانبه الآخر.
  • ترميز : ترميز للتعبير عن التعقيد الحسابي. عند وجود خوارزمية ومُدخلاتها أكبر من حدٍّ معيَّن، يعطينا هذا الترميز حدًّا أعلى على عدد الخطوات المتوقَّع الذي تتطلبه الخوارزمية كي تكتمل. نريد أن تكون المُدخلات أكبر من حدٍّ معيَّن لأننا معنيون بسلوك الخوارزمية في البيانات الضخمة. يضمن لنا تعقيد ترميز لأي خوارزمية ألا تتطلبَ هذه الخوارزمية أكثرَ من عددِ خطواتٍ معيَّن بالنسبة إلى البيانات الضخمة. على سبيل المثال، التعقيد يعني أنه بالنسبة إلى مُدخلات بحجم التي تتجاوز حدًّا معينًا، لن تتطلب الخوارزمية أكثرَ من المضاعف الثابت للعدد من الخطوات حتى تكتمل.
  • تَسلسُل: سلسلة من الخطوات تنفَّذ واحدة تلو الأخرى في الخوارزميات والبرمجة.
  • تسلُّق التل: استعارة للتعبير عن حلِّ المسائل. يوجد الحل على قمَّة التل وينبغي أن نصعد من عند السفح. وفي كل خطوة، قد يكون علينا اتخاذ قرار بشأن المسار الذي نسلكه من بين المسارات البديلة. وبناءً على اختياراتنا، قد نختار المسار الأفضل بوجه عام، قد لا يكون هو المسار الأفضل ولكنه يأخذنا إلى القمة، أو للأسف قد نختار مسارًا يؤدي إلى مرتفع. وإذا وقع الأسوأ ووصلنا إلى مرتفع، فسنضطر إلى العودة إلى موضعٍ سابق لنتخذ مسارًا جديدًا تمامًا.
  • تسمية: في تعلُّم الآلة، هي قيمة تعبِّر عن الفئة التي تندرج تحتها الملاحظة. في مرحلة التدريب، يعطى الكمبيوتر مسائلَ مرفقةً بالحلول؛ عندما تكون المسألة عبارة عن مسألة تصنيف، تكون الحلول هي التسميات التي تعبِّر عن الفئات.
  • تشابك عصبي: رابطة تصل بين الخلايا العصبية.
  • التشظي: انقسام المادة إلى أجزاء أصغر. والمادة، في الفيزياء النووية، عبارة عن نواة ثقيلة تصدر عددًا هائلًا من البروتونات والنيوترونات بعد قصفها باستخدام جسيم ذي طاقة عالية.
  • التعرُّف على الصور: مهمة حوسبية تتمثَّل في التعرُّف على الأنماط في الصور.
  • تعقيد (تعقيد حسابي): الوقت الذي تتطلبه الخوارزمية كي تعمل. يعبَّر عن الوقت بترتيب الخطوات الحسابية الأولية المطلوب لإكمال المهمة.
  • تعقيد المضروب: تعقيد حسابي يتبع نمو المضروب. في ترميز ، تكون الصيغة .
  • تعلُّم الآلة: استخدام الخوارزميات التي تحل المسائل عن طريق التعليم التلقائي من الأمثلة.
  • تعلُّم عميق: الشبكات العصبية التي تتكوَّن من العديد من الطبقات المخفية، تُنظَّم بحيث تعبِّر الطبقات اللاحقة عن مفاهيمَ أعمقَ وتتطابق مع مستوياتِ تجريدٍ أعلى.
  • تعلُّم غير موجَّه: نهج في تعلُّم الآلة نزود فيه خوارزمية بمسائل المُدخلات بدون الحلول. عندئذٍ، لا بد لخوارزمية تعلُّم الآلة أن تستنبط المُدخلات المتوقَّعة لكي تتمكَّن من تقديم المخرجات.
  • تعلُّم موجَّه: نهج في تعلُّم الآلة نزوِّد فيه خوارزمية بمسائل المدخلات مصحوبة بالحلول.
  • التقريب: حل مسألةٍ باستخدام خوارزمية قد لا تجد الحل الأمثل، ولكنها قد تجد حلًّا ليس بعيدًا عنه.
  • تكرار: انظر الحلقة.
  • تلوين التمثيل البياني: تلوين الحواف أو الرءوس في التمثيل البياني.
  • تلوين الحواف: تعيين ألوانٍ لحواف التمثيل البياني بحيث لا تتشارك حافتان متجاورتان اللونَ نفسه.
  • تلوين الرءوس: تعيينُ ألوانٍ لرءوسِ تمثيل بياني بحيث لا يتشارك رأسان متجاوران لونًا واحدًا.
  • التمثيل البياني غير الدوري: تمثيل بياني ليس له دورة.
  • تمثيل بياني: مجموعة من العُقَد — تسمَّى أيضًا الرءوس — والحواف — وتسمَّى أيضًا الروابط — التي تصل بين هذه العُقَد. يمكن استخدام التمثيلات البيانية لتمثيل أي نوع من البنى المترابطة، بدايةً من الأشخاص وحتى شبكات الكمبيوتر. ونتيجة لذلك، يمكن تمثيل العديد من المسائل في شكل رسوم بيانية، وقد طُوِّر العديد من الخوارزميات التي تعمل إلى جانب تلك التمثيلات البيانية.
  • تمثيل بياني غير موجَّه: تمثيل بياني تكون الحواف فيه غير موجَّهة.
  • تمثيل بياني متعدِّد: تمثيل بياني يمكن أن تظهر فيه إحدى الحواف أكثرَ من مرة.
  • تمثيل بياني موجَّه: تمثيل بياني تكون الحواف فيه موجَّهة.
  • تمييز تلقائي: مجموعة تقنيات لتقييم مشتقة دالةٍ ما عدديًّا؛ أي ليس تحليليًّا، ما يستتبع استخدام قواعد التفاضل والتكامل لتمييز الدوال.
  • جولة: مسار يبدأ وينتهي عند العقدة نفسها في التمثيل البياني. يُطلق عليها أيضًا اسم الدورة.
  • جولة أويلرية: مسار أويلري يبدأ وينتهي عند العقدة نفسها. يُطلَق على ذلك المسار جولة أويلرية أيضًا.
  • حد القرار: قيم لمتغير أو أكثر تشكِّل الحد الفاصل بين نتيجتين مختلفتين لقرار واحد بناءً على المتغير أو المتغيرات.
  • الحل الأمثل الشامل: أفضلُ حلٍّ للمسألة بوجه عام.
  • الحل الأمثل الموضعي: حل أفضل من جميع الحلول الأخرى المجاورة، ولكنه ليس الأفضل بوجه عام. الحل المجاور هو حل يمكننا الوصول إليه بالتحرك خطوة واحدة من الحل الذي بين أيدينا.
  • حلقة: سلسلة متتابعة من التعليمات تتكرَّر في برنامج كمبيوتر. تنتهي الحلقة عند استيفاء أحد الشروط. أما الحلقة التي لا تنتهي فهي عبارة عن حلقة لا نهائية، وعادة ما تكون خطأً برمجيًّا لأنها قد تقود البرنامج إلى الإخفاق في التوقف. انظر التكرار.
  • خسارة: الفرق بين المُخرجات الفعلية والمخرجات المطلوبة في خوارزمية من خوارزميات تعلُّم الآلة. وعادة ما تُحسب بواسطة دالة خسارة.
  • خطأ برمجي (bug): خطأ في برنامجٍ ما. استُخدم لفظ bug (بمعنى حشرة) من قِبل توماس أديسون للتعبير عن وجود عيب تقني. في بداية ظهور الحوسبة، كانت هناك حشرات حقيقية عرفت طريقها إلى الأجهزةِ ما تسبَّب في تعطيلها. وقد وُجدت حشرة عُثَّة فعلت ذلك في جهاز الكمبيوتر هارفارد مارك ٢ عام ١٩٤٧. حُفظت الحشرة في سجل الجهاز الذي يعتبر جزءًا من المجموعة الموجودة في متحف سميثسونيان الوطني للتاريخ الأمريكي.
  • خلية عصبية: الخلية العصبية هي خلية تشكِّل اللبنة الأساسية للجهاز العصبي. تتلقى الخلية الإشارات من الخلايا العصبية الأخرى وتنشرها إلى الخلايا العصبية الأخرى في الجهاز العصبي.
  • خوارزميات التحسين: خوارزميات تحسِّن قيمة الدالة إلى أقصى حدٍّ ممكن. في تعلُّم الآلة، عادة ما تقلل خوارزميات التحسين قيمة دالة الخسارة إلى أدنى حد.
  • خوارزمية:
    • (١) اذهب إلى الصفحة الأولى من الكتاب.
    • (٢) اقرأ الصفحة الحالية.
    • (٣) إذا لم تفهم، انتقل إلى الخطوة ٢. ولو لم تُفِدك، انتقل إلى الخطوة رقم ٤.
    • (٤) إذا كانت هناك صفحة تالية، اجعلها صفحتك الحالية وانتقل إلى الخطوة ٢. أما لو لم يكن هناك صفحة، فتوقَّف.
  • خوارزمية إقليدس: خوارزمية لإيجاد العامل المشترك الأكبر لعددين صحيحين، وردت في كتاب «الأصول»، وهي مجموعة تضم ١٣ كتابًا من تأليف عالِم الرياضيات اليوناني القديم إقليدس (حوالي سنة ٣٠٠ قبل الميلاد). يتناول كتاب «الأصول» الهندسة ونظرية الأعداد حيث يبدأ بالبديهيات وإثبات المبرهنات بناءً على البديهيات. يعتبر هذا الكتاب من أقدم المؤلَّفات التي لا تزال باقية في الرياضيات التي تستخدم هذا النهج الاستدلالي، ومِن ثَم فهو من أكثر الكتب تأثيرًا في تاريخ العلم.
  • خوارزمية الانتشار العكسي: خوارزمية أساسية لتدريب الشبكات العصبية. تصحِّح الشبكة تكوينها (أي أوزانها وانحيازاتها) عن طريق نشر تعديلاتٍ بدايةً من الطبقة الأخيرة وصولًا إلى الطبقة الأولى.
  • خوارزمية بيج رانك: خوارزمية تُستخدم لترتيب صفحات الويب من حيث أهميتها. طوَّر هذه الخوارزمية مؤسِّسا شركة جوجل وكانت أساس محرك البحث جوجل. رتبة صفحة الويب هي ترتيبها بين الصفحات.
  • خوارزمية جشعة: خوارزمية نستخدمها عندما نضطر للاختيار بين مسارات عمل بديلة، وفيها نختار المسار الذي يعطينا أفضل نتيجة فورية. وليس بالضرورة أن يؤدي ذلك إلى الناتج الأمثل في النهاية.
  • خوارزمية ديكسترا: خوارزميةٌ اخترعها عالِم الكمبيوتر الهولندي إدسخر ديكسترا في عام ١٩٥٦ لإيجاد أقصر مسار بين عقدتين في تمثيل بياني. تصلح تلك الخوارزمية مع التمثيلات البيانية التي تتضمن قيمَ أوزان موجبة.
  • خوارزمية فورية: خوارزمية لا تحتاج إلى كل مُدخلات المسألة كي تعطينا حلًّا. تحصل الخوارزمية الفورية على المُدخلات بالتدريج، مع وصول هذه المُدخلات، وعند كل مرحلة تقدم حلًّا يأخذ في الاعتبار المدخلات التي تلقتها حتى الآن.
  • خوارزمية هيرهولزر: خوارزمية لإيجاد دورات أويلر في التمثيلات البيانية. وقد نشرها عالِم الرياضيات الألماني كارل هيرهولزر في عام ١٨٧٣.
  • دالة الظل الزائدي: إحدى دوال التنشيط التي تشبه الدالة السينية، ولكن مخرجاتها تتراوح بين −١ و١.
  • دالة تنشيط: دالة تحدِّد مُخرجات الخلية العصبية بناءً على مُدخلاتها.
  • دالة سوفت ماكس: إحدى دوال التنشيط التي تأخذ المُدخلات في صورة متجه للأعداد الحقيقية وتحوِّلها إلى متجه آخر يعبِّر عن توزيع للاحتمالية.
  • دالة سينية: دالة على شكل حرف S تتراوح قيمها بين ٠ و١.
  • دالة مصحح: إحدى دالات التنشيط التي تحوِّل كلَّ المُدخلات السالبة إلى صفر، وإلا تناسبت مُخرجاتها مباشرةً مع مُدخلاتها.
  • درجة (عقدة): عدد الحواف المتاخمة لعقدةٍ ما.
  • دورة: في التمثيلات البيانية، هي المسار الذي يبدأ وينتهي عند العقدة نفسها.
  • رابط خلفي: رابط يشير إلى صفحة ويب نزورها، وبالتبعية صفحات الويب التي تحتوي على روابط تشير إلى صفحة الويب التي نزورها.
  • رأس: أول عنصر في قائمةٍ ما.
  • سِجِل: مجموعة من البيانات المترابطة تصِف كيانًا لتطبيقٍ معيَّن. على سبيل المثال، يمكن أن يتضمن سجل الطالب بيانات الهوية وسنة الالتحاق والدرجات.
  • سلسلة: تسلسُل من الرموز. قديمًا، كانت السلسلة عبارة عن تسلسل من الحروف، ولكن في الوقت الحاضر يعتمد ما يندرج في سلسلةٍ على التطبيق الفعلي؛ فقد يكون أرقامًا أو حروفًا أو علامات ترقيم أو حتى الرموز التي اختُرعت حديثًا مثل الرموز التعبيرية.
  • شبكة اجتماعية: تمثيل بياني تعبِّر العُقَد فيه عن الأفراد وتعبِّر الحواف عن العلاقات بينهم.
  • طبقة مخفية: طبقة في الشبكة العصبية ليست متصلة بمدخلات الشبكة أو مخرجاتها اتصالًا مباشرًا.
  • طريقة الأُس: خوارزمية تبدأ بمتجه وتضربه في مصفوفة، ثم تكرر عمليات الضرب في المصفوفة حتى تتلاقى عند قيمة ثابتة. طريقة الأُس هي صميم خوارزمية بيج رانك؛ والمتجه الذي تتلاقى عنده هو المتجه الذاتي الأول في مصفوفة جوجل.
  • طريقة الترتيب بالسلسلة: طريقة ترتيب تعامل مفاتيحها باعتبارها تسلسلًا من الرموز. على سبيل المثال، المفتاح ١٢٣٤ يُعامَل كسلسلة من الرموز ١، ٢، ٣، ٤ بدلًا من العدد ١٢٣٤.
  • طريقة تبديل الموضع: خوارزمية بحث ذاتية التنظيم. عندما نعثر على عنصر، نبدله مع العنصر الذي قبله. بهذه الطريقة، تتحرك العناصر الشائعة إلى المقدمة.
  • طول المسار: مجموع قيم الأوزان عبر مسارٍ ما في التمثيل البياني. إذا لم يتضمَّن التمثيل البياني أوزانًا، يكون طول المسار هو عدد الروابط التي يتكوَّن منها المسار.
  • عامل مشترك أكبر: هو أكبر عدد يقبل عددان صحيحان القسمةَ عليه.
  • عدد أويلر: هو الثابت الرياضي ويساوي تقريبًا ٢٫٧١٨٢٨. وهو حد ، حيث قيمة تقارب اللانهاية.
  • عشوائية: استخدام العشوائية في الخوارزميات. بتلك الطريقة، قد تتمكَّن خوارزميةٌ ما من إيجاد حلول جيدة للمسألة في أغلب الحالات، حتى لو لم يكن إيجاد الحل الأمثل مجديًا من الناحية الحاسوبية.
  • عقدة: عنصر في مختلف بنى البيانات. ويُطلق على العناصر في القائمة اسم العُقَد.
  • عقدة متدلية: في خوارزمية بيج رانك، هي العقدة التي تحتوي على حواف واردة ولا تحتوي على حواف صادرة.
  • فرط الاستعداد: مصطلح يعادل التعلُّم بالصم في تعلم الآلة. يتبع النموذج الذي نحاول أن ندرِّبه بيانات التدريب بدقة شديدة لدرجةٍ تجعله متلائمًا معها إلى حد مفرط. ونتيجة لذلك، لا يتنبأ بالقيم الصحيحة للبيانات الأخرى المجهولة.
  • فرِّق تَسُد: طريقة لحل المسائل من خلال تقسيم المسألة إلى مسائل أصغر (مسألتين عادة)، ثم تقسيم المسائل الأصغر إلى أن نحصل على مسائل صغيرة فيصبح إيجاد الحل مباشرًا وواضحًا.
  • فئة التعقيد: مجموعة مسائل تتطلب المقدار نفسه من أحد الموارد (مثل الوقت أو الذاكرة) كي تُحَل.
  • فيض: تجاوز نطاق القيم المسموح بها على الكمبيوتر.
  • قانون مور: الملاحظة التي أبداها جوردون مور مؤسِّس شركتي فيرتشايلد لأشباه الموصلات وإنتل في عام ١٩٦٥، أن عدد الترانزستورات في دارة مدمجة يتضاعف كل عامين تقريبًا. وتُعَد مثالًا على النمو الأسي.
  • قائمة: بنية بيانات تحتوي على عناصر. يشير كل عنصر إلى العنصر التالي له باستثناء العنصر الأخير الذي لا يشير إلى شيء أو يشير إلى قيمة فارغة كما نقول. لذا تكون العناصر مرتبطة أحدها بالآخر ويطلق على مثل هذه القوائم اسم القائمة المترابطة.
  • قيمة فارغة: اللاشيء على الكمبيوتر.
  • كمبيوتر كمي: جهاز كمبيوتر يستفيد من ظواهر الكم لإجراء عمليات حاسوبية. تعمل أجهزة الكمبيوتر الكمية بوحدات الكيوبت بدلًا من وحدات البت. كذلك يمكن حل بعض المسائل على أجهزة الكمبيوتر الكمية على نحو أسرع بكثير من الأجهزة العادية. ينطوي تصنيع أجهزة الكمبيوتر الكمية على تحديات مادية صعبة.
  • كيوبت: الوحدة الأساسية للمعلومات الكمية. يمكن أن توجد وحدة الكيوبت في تراكب من حالتين وهما القيمة ٠ والقيمة ١ حتى نقيسها، وحينها تندرج تحت واحدة من القيمتين الثنائيتين. يمكن تنفيذ وحدات الكيوبت باستخدام خصائص الكم مثل دوران الإلكترون.
  • لغة البرمجة: لغة اصطناعية يمكن استخدامها لوصف الخطوات الحاسوبية. يمكن تنفيذ لغة البرمجة على جهاز كمبيوتر. ومثل لغة البشر، لغة البرمجة لها تراكيب وقواعد لغوية تحدِّد ما يمكن كتابته فيها. يوجد العديد من لغات البرمجة، ولا يتوقَّف تطوير لغات برمجة جديدة سعيًا إلى رفع الاستفادة من البرمجة (أو لأن العديد من المبرمجين لا يستطيعون مقاومة الرغبة في إنشاء لغةٍ خاصة بهم ويأمُلون أن تُستخدم على نطاق واسع). يمكن أن تكون لغة البرمجة ذات مستوًى عالٍ عندما تبدو مشابهة إلى حدٍّ ما للغة الإنسان، أو ذات مستوًى منخفض عندما تكون عناصرها الأساسية بدائية ما يعكس مكوِّنات الجهاز الأساسية.
  • لوغاريتم: معكوس الرفع إلى الأُس. اللوغاريتم هو الإجابة على السؤال: «إلى أي قوة أُسية ينبغي أن أرفع العدد كي أحصل على القيمة التي أريدها؟» فإذا سألنا: «إلى أي قوة أسية ينبغي أن أرفع العدد ١٠ للحصول على العدد ١٠٠٠؟» فستكون الإجابة هي ٣ لأن ١٠٣ = ١٠٠٠. العدد الذي نرفعه إلى الأُس يسمَّى أساس اللوغاريتم. نكتب الصيغة إذا كانت . أما إذا كانت ، نكتب .
  • متَّجه: صفٌّ أفقي أو عمود رأسي من الأعداد (أو المقادير الرياضية بوجه أعم). عادةً ما نجد المتجهات في علم الهندسة حيث تكون شكلًا هندسيًّا له طول واتجاه، ويعبَّر عنه بصفٍّ أو عمود يحتوي على الإحداثيات العددية؛ ولكن فكرة المتجه أعمُّ من ذلك، ومنها على سبيل المثال متجه ترتيب الصفحات. ويُعَد المتجه حالة خاصة من المصفوفة.
  • متَّجه ترتيب الصفحات: متَّجه يحتوي على ترتيبات الصفحات في تمثيل بياني.
  • متجهٌ ذاتيٌّ: في الجبر الخطي، المتَّجه الذاتي هو متجه، عند ضربه في مصفوفة معينة، تكون النتيجة هي المتجه نفسه مضروبًا في رقم ما؛ وهذا الرقم هو قيمته الذاتية. توجد خوارزمية بيج رانك المتجه الذاتي الأول لمصفوفة جوجل؛ أي المتجه الذاتي لمصفوفة جوجل ذات القيمة الذاتية الأكبر التي تساوي واحدًا.
  • متصفح عشوائي: شخص يتصفَّح شبكة الإنترنت بالتنقل من صفحة إلى أخرى، ويختار الصفحة التالية طبقًا للاحتمالية المعطاة من مصفوفة جوجل.
  • مجموعة بيانات الاختبار: بيانات نضعها جانبًا في أثناء التدريب بحيث يمكننا استخدامها للتحقُّق من مدى جودة أداء طريقة معينة في تعلُّم الآلة عندما تتعامل مع بيانات من العالم الواقعي.
  • مجموعة بيانات التدريب: بيانات نستخدمها مع خوارزميات تعلم الآلة لتدريبها على حل المسائل.
  • مجموعة متعدِّدة: مجموعة يمكن أن يظهر فيها العنصر عدة مرات؛ في الرياضيات، لا يمكن أن يظهر عنصر في مجموعة عادية أكثر من مرة.
  • المُدخلات الخاطئة تعطي مُخرجات خاطئة: إذا غذَّينا البرنامج بمُدخلات خاطئة بدلًا من الصحيحة، فلا ينبغي أن نتوقَّع منه المعجزات؛ سيؤتينا البرنامج مخرجاتٍ خاطئة بدلًا من المُخرجات الصحيحة التي نتوقَّعها.
  • مُدخلات موزونة (الخلية العصبية): مجموع حواصل ضرب المُدخلات في أوزان الخلية العصبية.
  • مرحلة: المرحلة في تعلُّم الآلة هي اجتياز كامل مجموعة بيانات التدريب في أثناء التدريب.
  • مساحة البحث: نطاق القيم الذي نبحث فيه.
  • مسار: تسلسل الحواف الذي يربط سلسلةً متعاقبة من العُقَد في التمثيل البياني.
  • مسار التنفيذ: سلسلة من الخطوات التي تنفِّذها الخوارزمية في أثناء تطبيقها.
  • مسار أويلري: مسار يمر عبر التمثيل البياني بحيث لا يمر على كل حافة أكثرَ من مرة. يطلق عليه أيضًا الطريق الأويلري.
  • مسألة البائع المتجول: مسألة تدور حول إذا ما كانت لديك قائمة بعدة مدن والمسافات بين كل مدينتين فيها، فما أقصر مسار محتمل يمكن لشخصٍ أن يتخذه لزيارة كل مدينة مرة واحدة ثم يعود إلى المدينة الأصلية؟ ربما تكون تلك المسألة هي أشهر المسائل المستعصية على الحل.
  • مسألة التوقُّف الأمثل: مسألة معرفة أفضل وقتٍ للتوقُّف عند محاولة تعظيم مكافأة أو تقليل عقوبة.
  • مسألة السكرتيرة: إحدى مسائل التوقُّف الأمثل. من بين مجموعة من المرشحين، ندرُس كل مرشح تِباعًا. يجب اتخاذ القرار بالتوظيف من عدمه في حينه، من دون أن يكون لدينا القدرة على الرجوع في قرارات سبق اتخاذها ومن دون دراسة المرشحين المتبقين.
  • مسألة تقليل القيمة: مسألة نحاول فيها إيجاد الحل ذي القيمة الأقل من بين الحلول المحتملة.
  • مسألة مستعصية على الحل: مسألة تستغرق فيها أفضل الخوارزميات التي نعرفها وقتًا طويلًا للغاية كي تحل أي شيء فيها عدا الحالات التافهة.
  • مستوًى فائق: تعميم المستوى في أكثر من ثلاثة أبعاد.
  • مشتقة: منحنى الدالة عند نقطةٍ ما؛ ويساويها معدَّل التغيير في الدالة. على سبيل المثال، التسارع هو مشتقة السرعة (معدَّل تغيُّر السرعة بالنسبة إلى الزمن).
  • مشتقة جزئية: مشتقة الدالة بالنسبة إلى أحد المتغيرات في الدالة ذات المتغيرات المتعددة بحيث تجعل كل المتغيرات الأخرى ثابتة.
  • مصفوفة: نسق مستطيل يتكوَّن عادة من الأعداد أو المقادير الرياضية بوجهٍ أعمَّ. تُرتَّب محتويات المصفوفة أفقيًّا في صفوف ورأسيًّا في أعمدة.
  • مصفوفة الارتباطات التشعُّبية: مصفوفة تعبِّر عن بنية تمثيل بياني؛ وهي تشبه مصفوفة التجاور ولكن مع تقسيم عناصر الصف على عدد العناصر غير الصفرية في الصف.
  • مصفوفة الأصفار: مصفوفة تساوي معظم عناصرها صفرًا.
  • مصفوفة التجاور: مصفوفة تعبِّر عن تمثيل بياني. تحتوي هذه المصفوفة على صفٍّ وعمود لكل رأس في التمثيل البياني. محتوياتها هي العدد ١ للتعبير عن كل إدخال يتطابق صفُّه وعموده مع رأسين متصلين بحافة في التمثيل البياني؛ أما جميع المُدخلات الأخرى فتساوي صفرًا.
  • مصفوفة جوجل: مصفوفة من نوع خاص (نسخة معدَّلة من مصفوفة الارتباطات التشعُّبية) تُستخدم في طريقة الأس في خوارزمية بيج رانك.
  • المصنِّف: برنامج يصنِّف ملاحظةً ما ضمن واحدة من عدد من الفئات المحتملة.
  • مضروب: مضروب العدد الطبيعي هو حاصل ضرب جميع الأعداد من ١ وحتى العدد وفيهم العدد نفسه. نستخدم الرمز ! وبذلك تصبح الصيغة . ويمكن أن يمتد التعريف ليشمل كل الأعداد الحقيقية، ولكن هذا لا يعنينا هنا.
  • مفتاح: جزء من سجلٍّ نستخدمه لترتيبه أو البحث عنه. يمكن أن يكون المفتاح مفردًا عندما لا يمكن تفكيكه إلى أجزاء أصغر (مثل رقم الهوية) أو مركَّبًا عندما يتكوَّن من أجزاء أصغر من البيانات (مثل الاسم الكامل الذي يتكوَّن من الاسم الأول والاسم الأوسط واللقب).
  • مكوِّنات الأجهزة: المكوِّنات المادية التي يتكوَّن منها جهاز كمبيوتر أو جهاز رقمي. وهو مصطلح مكمِّل لمصطلح برمجيات.
  • ملاءمة: هي عملية التعلم من البيانات في تعلُّم الآلة. في هذه العملية، نبني نموذجًا يتلاءم مع الملاحظات.
  • مؤشر: مكان في ذاكرة الكمبيوتر يحمل عنوان مكان آخر في ذاكرة الكمبيوتر. وبذلك، فإن المؤشر الأول يشير إلى التالي.
  • مؤشر الألوان: في تلوين التمثيل البياني، هو أقل عدد ألوان مطلوب لتلوين الحواف في التمثيل البياني.
  • نص تشعُّبي: نص يحتوي على ارتباطات تشعُّبية.
  • نظام العد الأحادي: نظام أعداد يستخدم رمزًا واحدًا للتعبير عن الأعداد؛ على سبيل المثال، تعبِّر الضغطة عن وحدة، ولذا فإن III تعبِّر عن ثلاث وحدات.
  • النقل إلى المقدمة: خوارزمية بحث ذاتية التنظيم. عندما نجد العنصر الذي نبحث عنه، ننقله إلى الموضع الأول.
  • نمو أُسي: نمط نمو يُضرب فيه عدد العناصر في نفسه تِباعًا. على سبيل المثال، قد نبدأ بالعدد من العناصر، ثم سنحصل على من العناصر، وبعد ذلك ، وتصبح الصيغة بوجه عام . تنمو الأعداد بسرعة باستخدام النمو الأُسي.
  • وحدة المعالجة المركزية: الرقاقة التي تنفِّذ تعليمات برنامجٍ ما على جهاز الكمبيوتر.
  • وحدة خطية مصححة: خلية عصبية تستخدم دالة مصحح كدالة تنشيط لها. اختصار الوحدة الخطية المصححة هو ريلو.
  • وحدة معالجة الرسومات: رقاقة مصمَّمة خصيصى للتعامل مع تعليمات إنشاء الصور على الكمبيوتر ومعالجتها.
  • وزن (التمثيل البياني): عدد مرفَق بإحدى حواف التمثيل البياني. قد يمثِّل هذا الرقم، على سبيل المثال، مكافأة أو عقابًا مرتبطين بالرابط بين العُقَد المتصلة بواسطة الحافة.
  • وزن (الخلية العصبية): قيمة عددية مرتبطة بتشابك عصبي في خلية عصبية. من كل تشابك عصبي، تتلقى الخلية العصبية إدخالًا مضروبًا في وزن التشابك العصبي.
  • وقت خطي: نسبة الوقت إلى مُدخلات الخوارزمية، وتُكتب بالصيغة .
  • وقت لوغاريتمي: نسبة الوقت إلى لوغاريتم مُدخلات الخوارزمية، مثل . تستغرق خوارزميات البحث الجيدة وقتًا لوغاريتميًّا.
  • وقت لوغاريتمي خطي: نسبة الوقت إلى حاصل ضرب حجم المُدخلات ولوغاريتم مُدخلات الخوارزمية، مثل . تستغرق خوارزميات الفرز الجيدة وقتًا خطيًّا لوغاريتميًّا.
  • وقت متعدد الحدود: نسبة الوقت إلى مُدخلات الخوارزمية مرفوعة إلى أسٍّ ثابت مثل .

جميع الحقوق محفوظة لمؤسسة هنداوي © ٢٠٢٢