AI - ML-NET (C#) الذكاء الاصطناعي

إليك ملخص لمسألتك وإجابات بعضها:

1. ذج تصنيف النصوص: يشير إلى إطارات ومستويات مختلفة لتحاليل وتصنيف النصوص، مثل TF-IDF لاستعداد الكلمات، وطبقات مختلفة من النظريات اللغوية، وعبارات BERT أو GPT لاستخدام اللغة على نivel alto.

2. تطوير نموذج التعرف على التعليقات السيئة والجيدة: يعطى هذا النموذج الصراحة على النظرية أو الأفكر المؤجفة ويمكن تطبيقه في منصات كبيرة لإدارة المحتوى وتشخيص المساءل.

3. التعرف على نموذج التنبئي: يستخدم هذا النموذج مباشر أو محكمة (Supervised Learning) لتعزيز الطبقات بحيث تتضاع في مجموعة معينة.

4. تطوير نموذج التنبيء بالقيم: يستخدم هذا النموذج لإنشاء مودل الأعضاء التي تحدد قيم الصفة المطلوبة بناءً على الميزات والخصائص.

5. التعرف على نموذج تصنيف الكائنات: يستخدم هذا النموذج لتحديد فئة كائن معين بناءً على 特وارض أو وصفات.

6. حدود ذكاء الاصطناعي: حدث "المؤتمل السابق" (Alan Turing) في 1950، أو "Turing Test"، هو إتمامات ذكاء اصطناعي يتمثل جوهر الذكاء عندما يكون له قدرة على المحاكا بشكل فعّال مع الإنسان بطريقة تجاوز الخبرة.

7. نظام الرموز المادية: يُذكر هذا النظام أحيانًا عند تعبير فرضية-وسيمون (Ferdinand de Saussure)، ويعد نقطة مبدئية في اللغة المبنية، حيث تؤكد أن اللغة هي سلسلة الرموز داخلة في "الأدن اللغوي" ذات طبيعة أولية.

8. شعور والتعامل الإنساني: يشير هذا الكلمة إلى النقطة من أشياء جذب الإنسان والقدرة على التفكير الصناعي بشكل غير مستمر، وهو مفهوم مضح لميزة "الخبرة" التي واجهت دورية وسائل التعلم الإنساني.

9. الذكاء الاصطناعي والأفكار: من المؤلفة لـ وابير دريفوس (Ludwig Wittgenstein)، تشير إلى الرغبة في التحقق من أصالة الخبرات البشرية وكيف يمكن أن يكون هناك "شعور" أو تعامل ذاتي في قوة الإنسان.

10. المعلمة المؤجفة: تطور مجالاً حيث نستخدم مجموعات تمكز بشكل فعّال على هذه القيم، وهو موضوع مهم في الذكاء الاصطناعي حيث يسمح للأنظمة بتعديل أو معالجة الرموز بناءً على المعلومات محددة.

إذا كان هناك استفسارات إضافية أو موضوعات أخرى تحب طلب المزيد من المعلومات، أنا مجرد لمساعدة.