- 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) معالجة الصور
B) التعرف على الكلام
C) تحرير الفيديو
D) تصنيف وانحدار
- 2. ما هي خدعة النواة في خوارزمية SVM؟
A) إزالة القيم المتطرفة.
B) تحويل البيانات إلى فضاء ذي أبعاد أعلى.
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 متعددة الحدود (Polynomial kernel)
B) نواة خطية (Linear kernel)
C) نواة دالة الأساس الشعاعي (RBF - Radial Basis Function)
D) نواة سيجمويد (Sigmoid kernel)
- 4. ما هو دور دالة النواة في خوارزمية آلة المتجهات الداعمة (SVM)؟
A) اختيار المتجهات الداعمة.
B) تحويل البيانات المدخلة إلى فضاء ذي أبعاد أعلى.
C) حساب عرض الهامش.
D) تحديث أوزان النموذج.
- 5. ما هي دالة الخسارة المستخدمة في آلة المتجهات الداعمة (SVM)؟
A) دالة الخسارة الهامشية (Hinge loss)
B) دالة الخسارة الانتروبية التقاطعية (Cross-entropy loss)
C) التنظيم L2 (L2 regularization)
D) متوسط مربع الخطأ (Mean squared error)
- 6. ما هو معامل التنظيم C في خوارزمية SVM؟
A) المفاضلة بين الهامش والخطأ.
B) عدد المتجهات الداعمة.
C) معامل النواة.
D) عدد الأبعاد.
- 7. ما هو الغرض من استخدام تقنية النواة في آلات المتجهات الداعمة (SVM)؟
A) تبسيط تعقيد النموذج.
B) منع التجاوز في التكيف (overfitting).
C) التعامل بكفاءة مع البيانات غير الخطية التي لا يمكن فصلها.
D) إزالة الضوضاء من البيانات.
- 8. ما هو الخوارزمية التحسينية الأكثر استخدامًا في تدريب آلات المتجهات الداعمة (SVM)؟
A) نزول التدرج
B) آدام
C) التحسين التسلسلي الأدنى (SMO)
D) طريقة نيوتن
|