- 1. آلة المتجهات الداعمة (SVM) هي خوارزمية تعلم آلي تحت الإشراف تُستخدم بشكل شائع في مهام التصنيف والانحدار. يهدف SVM إلى إيجاد المستوى الفائق الذي يفصل بشكل أفضل بين نقاط البيانات في فئات مختلفة، مع وجود هامش واضح بين الفئات. تعمل آلة المتجهات الداعمة عن طريق تحويل البيانات المدخلة إلى فضاء ميزات عالي الأبعاد، ثم إيجاد المستوى الفائق الأمثل الذي يزيد من الهامش بين الفئات. يتم إيجاد هذا المستوى الفائق الأمثل من خلال حل مسألة تحسين تهدف إلى تقليل خطأ التصنيف وزيادة الهامش. تُعرف آلة المتجهات الداعمة بقدرتها على التعامل مع البيانات عالية الأبعاد ومهام التصنيف المعقدة. كما أنها فعالة في التعامل مع البيانات غير الخطية باستخدام دوال النواة لتحويل البيانات إلى فضاء ذي أبعاد أعلى. تُستخدم آلة المتجهات الداعمة على نطاق واسع في تطبيقات متنوعة مثل تصنيف النصوص، والتعرف على الصور، وعلم الأحياء الحسابي، وذلك بفضل مرونتها ودقتها وقوتها. ما هي استخدامات آلة المتجهات الداعمة (SVM)؟
A) التعرف على الكلام
B) تصنيف وانحدار
C) معالجة الصور
D) تحرير الفيديو
- 2. ما هي خدعة النواة في خوارزمية SVM؟
A) تحويل البيانات إلى فضاء ذي أبعاد أعلى.
B) إزالة القيم المتطرفة.
C) إضافة ضوضاء إلى البيانات.
D) تبسيط حدود القرار.
- 3. ما هو النواة (kernel) الأكثر استخدامًا في آلات المتجهات الداعمة (SVM) للتصنيف غير الخطي؟
A) نواة دالة الأساس الشعاعي (RBF - Radial Basis Function)
B) نواة سيجمويد (Sigmoid kernel)
C) نواة خطية (Linear kernel)
D) نواة متعددة الحدود (Polynomial kernel)
- 4. ما هو دور دالة النواة في خوارزمية آلة المتجهات الداعمة (SVM)؟
A) حساب عرض الهامش.
B) تحويل البيانات المدخلة إلى فضاء ذي أبعاد أعلى.
C) اختيار المتجهات الداعمة.
D) تحديث أوزان النموذج.
- 5. ما هي دالة الخسارة المستخدمة في آلة المتجهات الداعمة (SVM)؟
A) دالة الخسارة الهامشية (Hinge loss)
B) متوسط مربع الخطأ (Mean squared error)
C) التنظيم L2 (L2 regularization)
D) دالة الخسارة الانتروبية التقاطعية (Cross-entropy loss)
- 6. ما هو معامل التنظيم C في خوارزمية SVM؟
A) معامل النواة.
B) عدد الأبعاد.
C) المفاضلة بين الهامش والخطأ.
D) عدد المتجهات الداعمة.
- 7. ما هو الغرض من استخدام تقنية النواة في آلات المتجهات الداعمة (SVM)؟
A) تبسيط تعقيد النموذج.
B) إزالة الضوضاء من البيانات.
C) التعامل بكفاءة مع البيانات غير الخطية التي لا يمكن فصلها.
D) منع التجاوز في التكيف (overfitting).
- 8. ما هو الخوارزمية التحسينية الأكثر استخدامًا في تدريب آلات المتجهات الداعمة (SVM)؟
A) طريقة نيوتن
B) التحسين التسلسلي الأدنى (SMO)
C) نزول التدرج
D) آدام
|