اكتشاف البيانات خارج التوزيع
اكتشاف البيانات خارج التوزيع (OOD) هو مجموعة من التقنيات التي تحدد متى تتلقى نماذج التعلم الآلي المنشورة مدخلات تختلف اختلافًا كبيرًا عن توزيع بيانات التدريب الخاصة بها. تم تقديم هذه الطرق كمشكلة رسمية بواسطة هندريكس وجيمبل في عام 2017، وتمكن هذه الطرق النماذج من الإبلاغ عن المدخلات غير المألوفة بدلاً من إنتاج تنبؤات غير موثوقة بصمت، مما يجعلها أساسية لنشر الذكاء الاصطناعي الموثوق والآمن في المجالات عالية المخاطر.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Hendrycks, D., & Gimpel, K. (2017). A baseline for detecting misclassified and out-of-distribution examples in neural networks. International Conference on Learning Representations. link ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 2). Out-of-Distribution Detection. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/out-of-distribution-detection
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- غابة العزلتعلم الآلة↔ compare
- معايرة النموذجتعلم الآلة↔ compare
- تحديد كمية عدم اليقينالمحاكاة↔ compare