| Answer,Question | |
| لأنها تسمح للشبكة العصبية بتعلم العلاقات غير الخطية بين المدخلات والمخرجات، مما يجعلها قادرة على حل المشكلات المعقدة. بدونها، ستصبح الشبكة مكافئة لدالة خطية بسيطة مهما زاد عدد الطبقات.,لماذا تُعد دوال التنشيط غير الخطية مثل ReLU ضرورية في الشبكات العصبية؟ | |
| يفترض الانحدار الخطي علاقة خطية بين المدخلات (مثل المسافة أو الوزن) والمخرجات (مثل تكلفة التوصيل)، مع رسوم ثابتة وتكلفة إضافية لكل وحدة مسافة أو وزن، مما يجعل الانحدار الخطي مناسبًا لهذه الحالات.,ما هي الافتراضات التي تجعل الانحدار الخطي بسيطًا وفعّالًا في نماذج تعلم الآلة مثل تسعير خدمة التوصيل؟ | |
| تعتمد طرق التحسين التقليدية مثل الانحدار المتدرج على المشتقات، مما يجعلها عرضة للوقوع في الحلول المثلى المحلية، خاصة في الدوال غير المحدبة. في المقابل، تستفيد الخوارزميات الجينية من عمليات الانتقاء الطبيعي والتقاطع والطفرة، مما يمنحها القدرة على استكشاف فضاء الحلول بشكل أوسع وتجاوز الحلول المحلية عبر التنوع العشوائي، مما يجعلها أكثر كفاءة في إيجاد الحلول المثلى العالمية، خاصة في المسائل المعقدة متعددة الأبعاد.,لماذا تُعدّ الخوارزميات الجينية (GAs) أكثر كفاءة من طرق التحسين التقليدية مثل الانحدار المتدرج في إيجاد الحلول المثلى؟ | |
| يعتمد البحث الشبكي والعشوائي على تجربة مجموعة ثابتة أو عشوائية من القيم، مما قد يكون غير فعال مع فضاءات المعلمات الكبيرة. في المقابل، تستفيد الخوارزمية الجينية من عمليات الانتقاء الطبيعي، حيث يتم تطوير الأجيال بشكل تدريجي عبر اختيار المعلمات الأكثر كفاءة، والتقاطع، والطفرة، مما يسمح لها باستكشاف الفضاء البحثي بذكاء وتجاوز الحلول المحلية. هذا يجعلها أكثر قدرة على العثور على مجموعة المعلمات المثلى لنموذج XGBoost بسرعة وكفاءة أعلى.,لماذا تُعتبر الخوارزمية الجينية أكثر كفاءة من البحث الشبكي أو العشوائي في ضبط معلمات نموذج تعزيز التدرج المستمثل XGBoost؟ | |
| قد يكون العمق الزائد أدى إلى تلاشي التدرجات (Vanishing Gradients) أو زيادة التعقيد بدون فائدة، مما أثر سلبًا على التعميم.,إذا تحسن أداء نموذج الشبكة العصبية عند تقليل عدد الطبقات، كيف يمكن استنتاج أن العمق الزائد كان يسبب المشكلة؟ | |
| إذا كانت السياسة المتبعة تكرر نفس القرارات دون تجربة جديدة، فهذا يدل على نقص في الاستكشاف وليس في صياغة المكافآت.,إذا كان نموذج التعلم المعزز Reinforcement Learning يتعلم ببطء شديد، كيف يمكن استنتاج أن المشكلة تتعلق بالاستكشاف وليس بالمكافآت؟ | |
| لأنها تعتمد على جعل التمثيلات المتشابهة أقرب إلى بعضها وإبعاد التمثيلات المختلفة، كما في SimCLR و MoCo، مما يساعد النماذج على التعلم بدون إشراف مباشر.,لماذا تُعتبر التعلم التبايني (Contrastive Learning) تقنية قوية في التعلم غير المشرف؟ | |
| لأن SGD يستخدم عينة صغيرة من البيانات لحساب التدرج، مما يقلل من الحسابات ويجعل التحديثات أسرع وأكثر قدرة على الهروب من الحلول المثلى المحلية، بينما Batch Gradient Descent يحتاج إلى الحساب على كامل البيانات مما يجعله بطيئًا جدًا في النماذج الضخمة.,لماذا يُستخدم التحسين العشوائي التدرجي (Stochastic Gradient Descent - SGD) بدلاً من الانحدار التدرجي الكلاسيكي (Batch Gradient Descent) في تدريب النماذج؟ | |
| يتم استخدام القيم الذاتية في تقنيات مثل PCA، حيث تشير إلى مقدار التباين الذي يتم تفسيره بواسطة كل بعد جديد، مما يساعد في تقليل الأبعاد مع الاحتفاظ بأكبر قدر ممكن من المعلومات.,كيف يمكن استخدام تحليل القيم الذاتية (Eigenvalues) في تعلم الآلة؟ | |
| التعالؤ,اقترح مصطلحا لتعلم الآلة بالعربية باستخدام النحت؟ | |