📘 شو يعني؟

مصطلحات الذكاء الاصطناعي بالعربي

شرح مبسّط لكل مصطلح يمرّ في النشرة — بيكبر مع كل عدد.

بنبلّش بالمصطلحات الأساسية — المتقدّمة مصطلحات بحثية دقيقة من الأوراق العلمية.

📚 أو اقرأ مجموعة مترابطة مرّة وحدة

حدود النموذج وتكلفته ٨ مصطلحات مرتّبة البرومبت والتعامل مع النموذج ١٠ مصطلحات مرتّبة تقييم النماذج ٩ مصطلحات مرتّبة شبكة المصطلحات شوف شو بيرتبط بشو استكشف ←
L2 error
L2 error هو مقياس بيقيس الفرق بين القيم المتوقعة والقيم الحقيقية بطريقة تربيعية، يعني بيعطي وزن أكبر للأخطاء الكبيرة. بنسمع عنه لأنه بيساعدنا نقيم دقة النماذج.
label مقالة كاملة ←
التسمية — الجواب الصحيح المرفق بالمثال (هذه قطة / ليست قطة)
labeled data مقالة كاملة ←
بيانات مُسمّاة — أمثلة مرفقة بالجواب الصحيح
LAM مقالة كاملة ←
Large Action Model — نموذج يدمج الإدراك والنية والتخطيط لتنفيذ أفعال
language modeling
language modeling يعني تدريب نموذج عشان يتوقع الكلمة الجاية بالنص، بنسمعه كتير لأنه أساس كل الشات بوتات والترجمة.
Large Language Models (LLMs)
نموذج كبير لتوليد النصوص، بيعتمد على تعلم عميق من كمية هائلة من البيانات. بنسمع عنه لأنه بيقدر يكتب، يترجم، ويجاوب على أسئلتنا.
latency مقالة كاملة ←
latency هو مقياس الوقت اللي بيستغرقه النموذج يرد على طلب، كل ما كان أقل أحسن، بنقيسه عشان نتأكد إنه النظام مش بطيء
latent world model
latent world model هو مفهوم بيوصف نموذج بيفهم العالم من خلال خصائص مخفيّة مش واضحة مباشرة، احنا بنستعمله عشان نقدر نتوقع أشياء ما بنشوفها مباشرة
layout
layout بالمفهوم هو ترتيب العناصر على صفحة أو واجهة، احنا نهتم فيه لتصميم واجهات المستخدم أو تحليل المستندات.
LCM مقالة كاملة ←
Large Concept Model — نموذج يركز على فهم المفهوم الكامل للجملة
leaderboard
جدول ترتيب بيظهر أيّ النماذج والفرق هي الأفضل في اختبارات معينة - زي جدول الدوري تبع الرياضة بس للذكاء الاصطناعي.
leaderboards
يعني قوائم ترتيب بتظهر أداء النماذج والأنظمة المختلفة على مهام معينة. احنا بنهتم فيها عشان بتساعدنا نعرف أيّ نموذج الأفضل والأقوى في أيّ مجال.
learning rate
learning rate هو السرعة اللي بيعدل فيها النموذج أوزانه خلال التدريب، بدنا نختار قيمة مش كبيرة ولا صغيرة عشان ما يضل يضيع
license مقالة كاملة ←
الرخصة — شروط استخدام النموذج المفتوح؛ «مفتوح» مش دايماً «اعمل شو ما بدك» تجارياً
LiDAR مقالة كاملة ←
ليدار — حسّاس يقيس المسافات بالليزر لبناء خريطة للمحيط
linear regression
linear regression هو نموذج إحصائي بسيط بيربط المتغيّر المستقل بالمتغيّر التابع بخط مستقيم، إحنا بنستعمله كقاعدة أساسية لنفهم العلاقات البسيطة.
LiveCodeBench v5
داتا سيت لتقييم قدرة النماذج على كتابة الكود، فيها أسئلة برمجة حية ومقاييس لتحديد جودة الكود الناتج
LLM agent
يعني نموذج لغوي بس مش بيجاوب وبس، هو بيفكّر ويتخذ قرارات ويستخدم أدوات عشان يوصل لحل المشكلة. بنسمع عنها عشان الشركات بدها أنظمة مستقلة تقدر تشتغل من حالها بدون ما تحتاج إنسان يتدخل في كل خطوة.
LLM pipeline
سلسلة من الخطوات اللي بتشتغل مع بعضها عشان تحول السؤال أو الطلب لإجابة من نموذج اللغة الكبير، بتشمل معالجة المدخلات والحسابات والنتائج.
LLM-based agents
يعني برامج ذكية بتقول لها إشي تعمله، فتفكر وتتخذ قرارات بحالها، بدون ما تحتاج تدخّل يدوي في كل خطوة. احنا بنخليها تشتغل لحالها وتقرر شو اللي أحسن خطوة جاي.
LLMs
LLMs يعني Large Language Models، نماذج لغوية ضخمة بتتعلم من نصوص كتيرة، بنسمع عنها لأنه تغيّر طريقة كتابة المحتوى، الترجمة، وحتى البرمجة.
LM Studio مقالة كاملة ←
منصة سهلة لتثبيت وتشغيل نماذج LLM على الجهاز
log loss
log loss هو مقياس بيقيس خطأ التوقعات الاحتمالية، كل ما كان الرقم أقل النموذج أحسن، بنستعمله لتقييم تصنيفات الثقة
long-context
فكرة إنه النموذج يقدر يتعامل مع نص طويل أو سياق واسع، مش بس جمل قصيرة، عشان يقدر يفهم القصة كلها.
long-term memory
ذاكرة بتحتفظ بالمعلومات لفترة طويلة ما بتنمحيش، بنسمع عنها عشان بنبدا نبني أنظمة ذكاء اصطناعي تتذكر المستخدم وتعلم من التجارب السابقة.
Lost in the Middle مقالة كاملة ←
ظاهرة «الضياع بالنص» — النموذج بيلقط أول النافذة وآخرها أحسن من نصها
low-resource languages مقالة كاملة ←
لغات ما إلها نصوص رقمية كافية لتدريب النماذج
LP
LP أو Linear Programming هو نموذج رياضي بنستخدمه لحل مشكلات بتحكم فيها علاقات خطية، بدنا نلاقي أقصى ربح أو أقل تكلفة
macro AUC
الـmacro AUC هو مقياس (metric) بيقيس جودة النموذج عبر حساب مساحة تحت المنحنى لكل فئة وبعدين بنحسب المتوسط، عشان نحصل على تقييم شامل
macro-average
متوسط ماكرو هو طريقة بنحسب فيها المتوسط لكل فئة بنفس الوزن، مش حسب عدد العينات، عشان نعرف الأداء العام للكل
Malware مقالة كاملة ←
البرمجيات الخبيثة — برامج مصمّمة لإيذاء جهازك أو سرقة بياناتك
mAM
mAM هو metric بيقيس الأداء المتعدد الأبعاد للنماذج، بيوفر تقييم شامل للنتائج عبر عدة معايير، ومنشان بنستعمله لتحديد النموذج الأفضل في مهام معقدة.
Markdown
Markdown هو تنسيق بسيط للكتابة، بنستعمله عشان نكتب مستندات بتظهر منسقة من غير ما نحتاج برامج معقّدة.
Markov Decision Process (MDP)
Markov Decision Process (MDP) هو إطار رياضي بوصف عملية اتخاذ القرار مع حالات واحتمالات انتقال، بنسمعه لأنه أساس لتصميم سياسات التعلم التعزيزي والذكاء الاصطناعي.
MARL
اختصار Multi-Agent Reinforcement Learning، يعني تدريب عدة وكلاء يتعلموا مع بعض، بنسمع عنه عشان يطور سلوك جماعي متعاون
MAS
MAS هو نظام توزيع المهام بين عدة نماذج أو مكونات، عشان نحسّن الكفاءة وما نحمّل نموذج واحد كل الشغل.
mask ratio
هو النسبة اللي بنخبّي فيها جزء من البيانات عن النموذج وقت التدريب، مثلاً بنغطي ٧٠٪ من الصورة أو النص عشان النموذج يتعلم يكمّل اللي ناقص. بنسمع عنه كتير في نماذج التعلم الذاتي زي MAE.
Math dataset
Math dataset مجموعة بيانات فيها أسئلة رياضية وحلولها، بنستعملها لتدريب النماذج عشان تكون شاطرة بحل المسائل.
matrix multiplication
matrix multiplication عملية رياضية بنضرب فيها مصفوفة بأخرى، وبتعطي نتيجة بتجمع كل الإشارات بين الصفوف والأعمدة، وهاي العملية أساسية بكل موديلات الـAI.
Mean Average Precision
مقياس بيقيس جودة الكشف عن الأشياء، بنحسب متوسط الدقة على كل فئة، كل ما ارتفع الرقم بنكون أحسن
mean squared error
Mean squared error هو مقياس بيحسب متوسط الفرق المربّع بين التوقع والواقع، بنستعمله كخسارة لتدريب النماذج، بنسمع عنه لأنه بسيط وبيعطي فكرة واضحة عن الخطأ
mean@8
هادا إشي بنقيس فيه قديش شغلنا كويس، خصوصاً لما ندور على إشي. يعني بنشوف قديش النتائج اللي بتطلع أول 8 شغلات بتكون صح ومفيدة. إشي مهم عشان نعرف أداء الموديلات.
mechanism reasoning
mechanism reasoning يعني التفكير اللي بيشرح كيف الآلية أو العملية بتشتغل، بنحتاجه عشان نفهم السبب ونتنبأ بالنتائج.
media literacy مقالة كاملة ←
التربية الإعلامية — مهارة التحقّق من المعلومات وتقييم المصادر
Meeting Transcription مقالة كاملة ←
تفريغ الاجتماع — تحويل تسجيله لنصّ ثم استخراج القرارات والمهامّ
MEG
MEG (Multimodal Embedding Generator) هو مفهوم أو أداة بتولّد تمثيلات مشتركة لعدة مودالات، مثل النص والصورة، عشان نقدر نقارنهم بسهولة
mel-spectrogram مقالة كاملة ←
تمثيل بصري للطاقات الصوتية على مدى الوقت، يستخدم كمدخل للنماذج
Mem0
Mem0 هو نموذج ذاكرة أولية بيقدر يحفظ معلومات سريعة بدون ما يحتاج لتدريب كبير، مفيد للمهام اللي بدها رد فعل فوري.
MemoBench
Benchmark اسمه MemoBench بيقيس قدرة النماذج على تذكر واسترجاع معلومات سابقة، بنستعمله لنشوف إذا الموديل بقدر يحافظ على الذاكرة مش بس يتعلم إشي جديد عشان نضمن إنه ما ينسى المعلومات المهمة
memory
الذاكرة بالذكاء الاصطناعي هي القدرة تخزن معلومات سابقة وتسترجعها لاحقاً لتساعد النموذج يتعلم من التجارب. احنا بنحتاجها عشان ما نعيد نفس الإشي كل مرة.
memory lifecycle
memory lifecycle هو مسار الذاكرة من أول ما بنخزن إشي فيها لحد ما بنمسحه أو بننسى، بنهتم فيه عشان نتحكم بكمية الذاكرة ونقلل استهلاك الموارد
memory-augmented
memory-augmented يعني إنه النموذج مرفوع بذاكرة إضافية، بنستفيد منه عشان يقدر يفتكر إشي من قبل مش بس يجاوب على أساس النص الحالي.
mesh
mesh هو تمثيل ثلاثي الأبعاد لشبكة من النقاط والوجوه، بنستعمله عشان نخلق نماذج افتراضية للأجسام. احنا بنحتاجه عشان نعمل رسومات واقعية أو محاكاة.
Meta مقالة كاملة ←
الشركة الأم لفيسبوك وإنستغرام وواتساب — ناشرة عائلة نماذج Llama المفتوحة
metadata
هذي معلومات عن المعلومات نفسها، زي عنوان الملف، تاريخ الإنشاء، والمؤلف - المعلومات اللي بتساعدك تنظمي وتفهمي محتوى الملفات. بنسمع عنها دايماً عشان بتساعد النماذج تفهم السياق بشكل أحسن وتجاوب أصح.
Metropolis--Hastings
هالخوارزمية هي طريقة عشوائية لتوليد عينات من توزيعات معقّدة، بنستعملها بالمحاكاة والـ Bayesian inference. بنسمع عنها لأنها أساس كتير من نماذج التعلم العميق الإحصائي.
MFCC مقالة كاملة ←
Mel‑Frequency Cepstral Coefficients، مجموعة من الخصائص المستخرجة من mel‑spectrogram
MIL
MIL (Multiple Instance Learning) هو طريقة تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي لما تكون البيانات مجموعة من العينات داخل كيس، بنعلم النموذج يحدد إذا فيه إشي مهم داخل الكيس مش كل عينة لحالها.
MILP
MILP أو Mixed-Integer Linear Programming هو نسخة من الـ LP بس فيها متغيّرات ممكن تكون أعداد صحيحة، بنستعمله لما بنحتاج نقرر قرارات إما/لا
MIMIC-IV
مجموعة بيانات طبية فيها سجلات مرضى في المستشفيات، بنستعملها لتدريب نماذج تتوقع التشخيص أو العلاجات، عشان الأبحاث الطبية

صفحة ٧ من ١٣ · ٧٧٠ مصطلح