دستهبندی روشها در یادگیری ماشین قسمت دوم
AI Learning Hub | مرکز یادگیری هوش مصنوعی
Aug 15, 2025
يشرح المحاضر الفرق الجوهري بين تعلم الآلة والبرمجة التقليدية، مع التركيز على تحديات الإفراط في التخصيص (Overfitting) والتعميم (Underfitting). يوضح أن اختيار النموذج يعتمد على الموازنة بين تعقيد النموذج وحجم البيانات المتاحة، مع ضرورة ضبط المعلمات الفائقة (Hyperparameters) لضمان قدرة النموذج على العمل مع بيانات جديدة غير مرئية.
Key insight: يتمثل الفرق الجوهري في أن 'الأوتلاير' (Outlier) هو مجرد نقطة بيانات غريبة تقع خارج النطاق المعتاد لكنها حقيقية، بينما 'الأنومالي' (Anomaly) يمثل سلوكاً غير طبيعي في النظام يتطلب تدخلًا فوريًا لأنه يشير إلى خلل أو هجوم محتمل.
