check_post_to_show: string(2064) "{"is_valid":1,"global_remaining_posts_to_view":0,"remaining_posts_to_view":0,"number_all_post":0,"number_post_read":0,"exceeded_daily_limit":0,"is_watched_before":0,"sso_id":46114,"user_agent":"CCBot\/2.0 (https:\/\/commoncrawl.org\/faq\/)","user_ip":"44.212.96.86","user_header":{"SERVER_SOFTWARE":"Apache\/2.4.52 (Debian)","REQUEST_URI":"\/technodad\/%D8%A7%D9%84%D8%AA%D8%B9%D9%84%D9%85-%D8%A7%D9%84%D8%A2%D9%84%D9%8A-%D8%A7%D9%84%D8%A2%D9%86%D9%8A\/","REDIRECT_STATUS":"200","HTTP_X_FORWARDED_PROTO":"https","HTTP_CONNECTION":"upgrade","HTTP_HOST":"technologyreview.ae","HTTP_CDN_LOOP":"cloudflare","HTTP_CF_IPCOUNTRY":"US","HTTP_ACCEPT_ENCODING":"gzip","HTTP_CF_RAY":"83309b0c1cd58260-IAD","HTTP_CF_VISITOR":"{\\\"scheme\\\":\\\"https\\\"}","HTTP_USER_AGENT":"CCBot\/2.0 (https:\/\/commoncrawl.org\/faq\/)","HTTP_ACCEPT":"text\/html,application\/xhtml+xml,application\/xml;q=0.9,*\/*;q=0.8","HTTP_ACCEPT_LANGUAGE":"en-US,en;q=0.5","HTTP_CF_CONNECTING_IP":"44.212.96.86","PATH":"\/usr\/local\/sbin:\/usr\/local\/bin:\/usr\/sbin:\/usr\/bin:\/sbin:\/bin","SERVER_SIGNATURE":"Apache\/2.4.52 (Debian) Server at technologyreview.ae Port 80<\/address>","SERVER_NAME":"technologyreview.ae","SERVER_ADDR":"172.18.0.17","SERVER_PORT":"80","REMOTE_ADDR":"44.212.96.86","DOCUMENT_ROOT":"\/var\/www\/html","REQUEST_SCHEME":"http","CONTEXT_PREFIX":null,"CONTEXT_DOCUMENT_ROOT":"\/var\/www\/html","SERVER_ADMIN":"webmaster@localhost","SCRIPT_FILENAME":"\/var\/www\/html\/index.php","REMOTE_PORT":"55108","REDIRECT_URL":"\/technodad\/\u0627\u0644\u062a\u0639\u0644\u0645-\u0627\u0644\u0622\u0644\u064a-\u0627\u0644\u0622\u0646\u064a\/","GATEWAY_INTERFACE":"CGI\/1.1","SERVER_PROTOCOL":"HTTP\/1.1","REQUEST_METHOD":"GET","QUERY_STRING":null,"SCRIPT_NAME":"\/index.php","PHP_SELF":"\/index.php","REQUEST_TIME_FLOAT":1702160114.833942,"REQUEST_TIME":1702160114,"argv":[],"argc":0,"HTTPS":"on"},"content_user_category":"paid","content_cookies":{"status":0,"sso":{"content_id":46114,"client_id":"1d1883f4-87d0-4156-8903-e6ceb0cb4224"},"count_read":null},"is_agent_bot":1}"
هو نوع من خوارزمياتالتعلّم الآلي التي تتميز بالقدرة على تحديث النموذج باستمرار وتكييفه مع بيانات الزمن الحقيقي، وذلك باستخدام تقنيات مثل الانحدار التدريجي العشوائي وتحديثات البيانات التدريجية.
أهمية التعلم الآلي الآني
يعتبر التعلّم الآلي الآني مهماً لأنه يسمح للنماذج بالتكيُّف والتعلُّم من البيانات الجديدة في الزمن الحقيقي، ما يجعله مناسباً للتطبيقات التي تتطلّب اتخاذ قرارات مباشرة في الزمن الفعلي، إذ يمكن لخوارزميات التعلُّم الآلي الآني تحديث النموذج بشكلٍ لحظي ومتكرر، ما يسمح للنموذج بالتكيُّف مع التغييرات في توزيع البيانات أو البيئة بمرور الوقت.
ما الفرق بين التعلم الآلي الآني والتعلم الآلي التقليدي؟
توجد عدة فروقات بين الطرق التقليدية والتعلم الآلي الآني، إليك أهمها:
من حيث البيانات: التعلّم الآلي التقليدي يستخدم مجموعة بيانات ثابتة ومحددة مسبقاً لتدريب النموذج، في حين أن التعلّم الآلي الآني يستخدم بيانات الزمن الفعلي ويقوم بتحديث النموذج وفقاً لها.
من ناحية الدقة: التعلم الآلي التقليدي يمكن أن يكون أكثر دقة وموثوقية من التعلّم الآلي الآني، ولكنه يتطلب مجموعة كبيرة من البيانات ويستغرق وقتاً طويلاً للتدريب، كما يصعب تنفيذه مقارنة بالتعلّم الآني.
من حيث المرونة: يتميز التعلّم الآلي الآني يتميز بالقدرة على التكيُّف مع التغييرات في البيانات والبيئة بسرعة، ويمكن تحديث النموذج بسهولة باستخدام بيانات جديدة في الزمن الحقيقي.
هو نوع من خوارزمياتالتعلّم الآلي التي تتميز بالقدرة على تحديث النموذج باستمرار وتكييفه مع بيانات الزمن الحقيقي، وذلك باستخدام تقنيات مثل الانحدار التدريجي العشوائي وتحديثات البيانات التدريجية.
أهمية التعلم الآلي الآني
يعتبر التعلّم الآلي الآني مهماً لأنه يسمح للنماذج بالتكيُّف والتعلُّم من البيانات الجديدة في الزمن الحقيقي، ما يجعله مناسباً للتطبيقات التي تتطلّب اتخاذ قرارات مباشرة في الزمن الفعلي، إذ يمكن لخوارزميات التعلُّم الآلي الآني تحديث النموذج بشكلٍ لحظي ومتكرر، ما يسمح للنموذج بالتكيُّف مع التغييرات في توزيع البيانات أو البيئة بمرور الوقت.
ما الفرق بين التعلم الآلي الآني والتعلم الآلي التقليدي؟
توجد عدة فروقات بين الطرق التقليدية والتعلم الآلي الآني، إليك أهمها:
من حيث البيانات: التعلّم الآلي التقليدي يستخدم مجموعة بيانات ثابتة ومحددة مسبقاً لتدريب النموذج، في حين أن التعلّم الآلي الآني يستخدم بيانات الزمن الفعلي ويقوم بتحديث النموذج وفقاً لها.
من ناحية الدقة: التعلم الآلي التقليدي يمكن أن يكون أكثر دقة وموثوقية من التعلّم الآلي الآني، ولكنه يتطلب مجموعة كبيرة من البيانات ويستغرق وقتاً طويلاً للتدريب، كما يصعب تنفيذه مقارنة بالتعلّم الآني.
من حيث المرونة: يتميز التعلّم الآلي الآني يتميز بالقدرة على التكيُّف مع التغييرات في البيانات والبيئة بسرعة، ويمكن تحديث النموذج بسهولة باستخدام بيانات جديدة في الزمن الحقيقي.
نستخدم ملفات تعريف الارتباط لتحسين تجربتك، استمرار استخدامك للموقع يعني موافقتك على ذلك. سياسة الخصوصيةأوافقX
Privacy & Cookies Policy
Privacy Overview
This website uses cookies to improve your experience while you navigate through the website. Out of these cookies, the cookies that are categorized as necessary are stored on your browser as they are essential for the working of basic functionalities of the website. We also use third-party cookies that help us analyze and understand how you use this website. These cookies will be stored in your browser only with your consent. You also have the option to opt-out of these cookies. But opting out of some of these cookies may have an effect on your browsing experience.
Necessary cookies are absolutely essential for the website to function properly. This category only includes cookies that ensures basic functionalities and security features of the website. These cookies do not store any personal information.
Any cookies that may not be particularly necessary for the website to function and is used specifically to collect user personal data via analytics, ads, other embedded contents are termed as non-necessary cookies. It is mandatory to procure user consent prior to running these cookies on your website.
