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