قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
التدهور الكارثي
ظاهرة ينسى فيها النموذج تمامًا المعرفة المكتسبة سابقًا عند تعلم معلومات جديدة، مما يؤثر سلبًا على أدائه في البيانات القديمة.
ذاكرة التمثيل
تخزين انتقائي لعينات تاريخية تُستخدم لإعادة تدريب النموذج بشكل دوري، مما يحافظ على المعرفة السابقة مع السماح بتعلم مفاهيم جديدة.
تجميع النماذج
تقنية تجمع بين تنبؤات عدة نماذج متخصصة أو تاريخية لتحسين المتانة وإدارة التغيرات المفاهيمية بفعالية.
التقييم الزمني
منهجية تقييم تقيس أداء النموذج في نقاط زمنية مختلفة للكشف عن التدهور والتحقق من فعالية التكيف المستمر.
المعالجة المسبقة المباشرة
تحويل البيانات القادمة في الوقت الفعلي باستخدام إحصائيات يتم تحديثها ديناميكيًا، دون الوصول إلى مجموعة البيانات التاريخية الكاملة.
التعلم بالدفعات المصغرة
حل وسط بين التعلم بالدفعات والتعلم العشوائي يستخدم مجموعات صغيرة من العينات لتحديث النموذج، موازنًا بين الاستقرار والقدرة على التكيف.
الاختيار النشط للعينات
استراتيجية تحدد بشكل انتقائي العينات الأكثر إفادة في التدفق من أجل التعلم، مما يُحسن استخدام الموارد الحسابية.
كشف الحالات الشاذة المباشر
تحديد في الوقت الفعلي للملاحظات المنحرفة عن السلوك الطبيعي الذي تم تعلمه ديناميكيًا، دون معرفة مسبقة بجميع الحالات الشاذة المحتملة.
التعلم غير الخاضع للإشراف عبر الإنترنت
خوارزميات التجميع أو تقليل الأبعاد التي تقوم بتكييف هياكلها مع توفر بيانات جديدة غير مصنفة.
التحيز الزمني
تشوه منهجي في التنبؤات ناتج عن عدم مراعاة تطور العلاقات بين الميزات والهدف بمرور الوقت في تدفقات البيانات.