انتقل إلى المحتوى
تعلّم
الأخبار
الأدوات
وظائف
المهمة
بحث
⌘K
English
تبرع
القائمة
ابدأ هنا
ابدأ التعلم
تعلّم
اذهب الى تعلّم
الدورات
الأدلة
معلم الذكاء الاصطناعي
مكتبة عاجلة
اختبارات
الشهادة
المصطلحات
الأخبار
اذهب الى الأخبار
آخر أخبار الذكاء الاصطناعي
تعقب الموضوع
البحوث ومجموعات البيانات
مدونة
المعايير التحريرية
التصحيحات
الأدوات
اذهب الى الأدوات
دليل الأدوات
أفضل القوائم
قارن الأدوات
حاسبة التكلفة
المصفاة السريعة
أضف أداة
وظائف
اذهب الى وظائف
تصفح وظائف الذكاء الاصطناعي
انشر وظيفة
الراعي AIU
المهمة
اذهب الى المهمة
المهمة
التأثير والإحصائيات
المؤلفون
مركز المساعدة
ما هو الجديد
الدعم
تبرع
الصفحة الرئيسية
/
المعجم
/
التجهيز الزائد
مصطلح مسرد الذكاء الاصطناعي
ما هو
التجهيز الزائد
?
التعريف
عندما يحفظ النموذج بيانات التدريب ويكون أداؤه ضعيفًا عند المدخلات غير المرئية.
المصطلحات ذات الصلة
التعميم
مدى جودة أداء النموذج على البيانات الجديدة غير المرئية خارج مجموعة التدريب.
تسرب المعيار
عند وجود أمثلة اختبار قياس الأداء أو المتغيرات القريبة في بيانات التدريب، يؤدي ذلك إلى تضخيم الأداء المبلغ عنه.
التعلم المستمر
أساليب التدريب التي تسمح للنموذج بمواصلة التعلم من البيانات الجديدة دون نسيان المعرفة السابقة.
زيادة البيانات
التقنيات التي تنشئ أمثلة تدريبية معدلة لتحسين تعميم النموذج.
ضبط دقيق
مواصلة التدريب على البيانات الخاصة بالمجال لتكييف نموذج تم تدريبه مسبقًا مع مهمة محددة.
قطع المعرفة
تنعكس أحدث نقطة زمنية في بيانات تدريب النموذج.
تعرف على المزيد في أدلةنا المجانية
Overfitting and Underfitting
انظر أيضا
Open-Source Model
Parameter
OCR (Optical Character Recognition)
Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)
Normalization
Perplexity
Neural Network
Pipeline
Previous
Open-Source Model
Next
Parameter
تصفح قاموس الذكاء الاصطناعي الكامل
استكشف جميع أدلة الذكاء الاصطناعي المجانية