Skip to main content
AI EducademyAIEducademy
🌳

أسس الذكاء الاصطناعي

🌱
AI Seeds

إلمام بالذكاء الاصطناعي في الواقع العملي

🌿
AI Sprouts

الأسس التي تقوم عليها الأنظمة الذكية

🌳
AI Branches

ابنِ بقدرات الذكاء الاصطناعي المتاحة اليوم

🏕️
AI Canopy

هندسة أنظمة ذكاء اصطناعي توليدي موثوقة

🌲
AI Forest

أطلق منتجات ذكاء اصطناعي بمسؤولية

🔨

إتقان الذكاء الاصطناعي

✏️
AI Sketch

أسس هندسية لبُناة الذكاء الاصطناعي

🪨
AI Chisel

أنماط لحل المسائل الأصعب

⚒️
AI Craft

صمّم أنظمة تُوسّع الذكاء الاصطناعي

💎
AI Polish

تواصل وقُد في عصر الذكاء الاصطناعي

🏆
AI Masterpiece

مشروع تخرّجك الإنتاجي في الذكاء الاصطناعي

🚀

جاهز للمسيرة المهنية

🚀
منصة انطلاق المقابلات

تنقّل في سوق وظائف هندسة الذكاء الاصطناعي

🌟
إتقان المقابلات السلوكية

احكِ قصة كيف تصنع الأثر

💻
المقابلات التقنية

حُلّ وصمّم وتواصل تحت الضغط

🤖
مقابلات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

استعد لمقابلات تعلّم الآلة والذكاء الاصطناعي التوليدي الحديثة

🏆
العرض وما بعده

اتخذ خطوتك التالية بثقة واطّلاع

عرض كل البرامج→

المختبر

تم تحميل 7 تجارب
🧠ملعب الشبكة العصبية🤖ذكاء اصطناعي أم إنسان؟💬مختبر التوجيهات🎨مولّد الصور😊محلل المشاعر💡باني روبوت الدردشة⚖️محاكي الأخلاقيات
🎯مقابلة تجريبيةدخول المختبر→
الرحلةالمدونة
🎯
عن المنصة

جعل تعليم الذكاء الاصطناعي متاحاً للجميع في كل مكان

❓
الأسئلة الشائعة

إجابات على الأسئلة الشائعة

🧰
أدوات الذكاء الاصطناعي

أدوات مختارة نستخدمها ونوصي بها

✉️
تواصل

تواصل معنا

⭐
مفتوح المصدر

مبني علناً على GitHub

الأسعار
ابدأ الآن
AI EducademyAIEducademy

© 2026 AI Educademy. جميع الحقوق محفوظة.

تعلّم

  • البرامج الأكاديمية
  • الدروس
  • المختبر
  • مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي للمبتدئين
  • الأسعار

المجتمع

  • GitHub
  • المساهمة
  • قواعد السلوك
  • عن المنصة
  • الأسئلة الشائعة

الدعم

  • اشترِ لي قهوة ☕
  • شروط الخدمة
  • سياسة الخصوصية
  • اتصل بنا
  • Sitemap
البرامج الأكاديمية للذكاء الاصطناعي والهندسة›🤖 مقابلات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة›الدروس›تعمق في تقييم النموذج
📊
مقابلات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة • متقدم⏱️ 20 دقيقة للقراءة

تعمق في تقييم النموذج

معاينة عامة للدرس

إتقان المقاييس والمنهجيات والمقايضات الخاصة بتقييم النماذج - وهو الموضوع الذي يفصل بين مهندسي تعلم الآلة وممارسي تعلم الآلة.

البرنامج
مقابلات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
المستوى
متقدم
وقت القراءة
20 دقيقة للقراءة

أهداف التعلم

بنهاية هذا الدرس ستفهم:

  • ✓🎯 مقاييس التصنيف: أبعد من الدقة
  • ✓📈 AUC-ROC وAUC-PR: الصورة الكاملة
  • ✓📐 مقاييس الانحدار
  • ✓🔄 استراتيجيات التحقق المتبادل
  • ✓🌐 التقييم دون الاتصال بالإنترنت مقابل التقييم عبر الإنترنت

مخطط الدرس

  1. 🎯 مقاييس التصنيف: أبعد من الدقة
  2. الدقة والاستدعاء وF1
  3. متى تستخدم أي
  4. 📈 AUC-ROC وAUC-PR: الصورة الكاملة
  5. منحنى ROC
  6. منحنى الاسترجاع الدقيق
  7. 📐 مقاييس الانحدار
  8. متوسط ​​الخطأ التربيعي (MSE)
  9. يعني الخطأ المطلق (MAE)
  10. R² (معامل التحديد)
  11. 🔄 استراتيجيات التحقق المتبادل
  12. التحقق من صحة الطية K
  13. طية K طبقية
  14. تقسيم السلاسل الزمنية
  15. 🌐 التقييم دون الاتصال بالإنترنت مقابل التقييم عبر الإنترنت
  16. اختبار أ/ب لنماذج تعلم الآلة
  17. ⚖️ التعامل مع مجموعات البيانات غير المتوازنة
  18. 🔑 الوجبات السريعة الرئيسية

معاينة تمهيدية

"النموذج الخاص بك يتمتع بدقة تبلغ 95% - اشحنه!" إذا لم تشعرك هذه الجملة بعدم الراحة على الفور، فهذا الدرس هو بالضبط ما تحتاجه. تقييم النموذج هو موضوع المقابلة الذي يفصل بين المرشحين الذين قاموا بتدريب النماذج وأولئك الذين نشروها . يستكشف القائمون على المقابلات معرفة التقييم لأنها تكشف ما إذا كنت تفهم ما يفعله النموذج فعليًا، وما إذا كان ينبغي الوثوق به. ---

تابع تعمق في تقييم النموذج مع Pro

تعمق في تقييم النموذج جزء من مقابلات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

تعمق في تقييم النموذج جزء من مقابلات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. قم بالترقية لفتح الدرس الكامل والاختبارات وتتبع التقدم وكل الأكاديميات.

كل البرامج والمسارات
مزامنة التقدم
الشهادات
جرّب Pro مجانًا لمدة 7 أيامسجّل الدخول أولًا

مجانًا لمدة 7 أيام. ألغِ في أي وقت دون أي أسئلة.