قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
الغابة العشوائية التكيفية
امتداد للغابة العشوائية الكلاسيكية لتيارات البيانات، يستخدم أشجار هوفدينج كأساس ويدمج آليات للكشف عن التكيف مع انجراف المفاهيم مع إعادة ترجيح ديناميكية للمصنفات.
التجميع عبر الإنترنت
متغير تزايدي لـ Bootstrap Aggregating حيث يتم استخدام كل حالة من التيار لتحديث المصنفات الأساسية وفقاً لتوزيع بواسون (1)، مما يسمح بالتعلم المستمر دون الحاجة إلى مجموعة البيانات بالكامل.
خوارزمية STAGGER
أحد أوائل الخوارزميات التي تظهر انجراف المفاهيم، باستخدام فرضيات مرجحة تتكيف ديناميكياً مع التغييرات المفاهيمية عن طريق ضبط الأوزان بناءً على التنبؤات الصحيحة أو غير الصحيحة.
SAM-KNN (ذاكرة ذاتية التعديل KNN)
متغير لخوارزمية k-أقرب الجيران لتيارات البيانات التي تعدل حجم الذاكرة ديناميكياً بناءً على استقرار المفهوم، وتلغي الحالات القديمة تلقائياً مع الحفاظ على الحالات التمثيلية.
تجميع الاستفادة
تحسين لـ Online Bagging يقدم استراتيجيات إعادة ترجيح عشوائية لزيادة تنوع المصنفات الأساسية وتسريع التكيف مع التغييرات المفاهيمية مع ضمانات نظرية للأداء.
OzaBagging
تطبيق محدد لخوارزمية التجميع عبر الإنترنت التي اقترحها Oza و Russell، حيث يتم ترجيح كل حالة من التيار وفقاً لتوزيع بواسون لمحاكاة عملية bootstrap في بيئة البث.
HAT (شجرة هوفدينج التكيفية)
امتداد لشجرة هوفدينج يدمج آليات الكشف عن تغير المفاهيم باستخدام ADWIN لتقييم أداء العقد واستبدال الأشجار الفرعية غير الفعالة ديناميكياً بهياكل جديدة متكيفة.
StreamDM
إطار عمل مفتوح المصدر لتعدين البيانات على تيارات البيانات تم تطبيقه في Scala لـ Spark، مما يوفر مجموعة من الخوارزميات التزايدية المحسنة لمعالجة تيارات البيانات الموزعة على نطاق واسع.
MOA (التحليل عبر الإنترنت الضخم)
بيئة برمجية مرجعية لتقييم وتطوير خوارزميات التعلم التدريجي، تتضمن أدوات لتوليد تدفقات بيانات اصطناعية ومقاييس تقييم ملائمة لانحراف المفهوم.
المجموعة المرجحة بالدقة
خوارزمية تجميع للتدفقات تحافظ على مجموعة من المصنفات المدربة في فترات زمنية مختلفة، مع ترجيح ديناميكي يعتمد على أدائها الحديث لتحسين التنبؤات في مواجهة انحراف المفهوم.
سرعة انحراف المفهوم
مقياس يحدد السرعة التي يتطور بها المفهوم الأساسي في تدفق البيانات، ويُستخدم للتكيف ديناميكياً مع تكرار تحديث النموذج وتخصيص الموارد الحسابية.