قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
نموذج قائم على التعلم بالنقل
نهج التعلم بالتعزيز حيث يتم تكييف نموذج مُتعلم في بيئة مصدر لتسريع التعلم في بيئة هدف مشابهة.
المعرفة القابلة للنقل
مجموعة التمثيلات أو السياسات أو النماذج المُتعلمة في مهمة مصدر يمكن إعادة استخدامها بفعالية لتحسين الأداء في مهمة جديدة.
ضبط دقيق للنموذج
تقنية تكييف تدريجي حيث يتم ضبط معلمات نموذج مُدرب مسبقًا خصيصًا للمهمة الهدف الجديدة مع الحفاظ على المعرفة العامة.
التمثيلات المشتركة
خصائص مجردة وعامة مستخلصة من البيانات المصدر التي تظل ذات صلة ومفيدة لحل مهام مماثلة في المجال الهدف.
التعميم بين المهام
قدرة النموذج على تطبيق المعرفة المكتسبة في مهمة بفعالية لحل مشاكل مميزة ولكن مرتبطة من الناحية المفاهيمية.
التكيف السريع
عملية ضبط فعالة لنموذج مُدرب مسبقًا لمهمة جديدة بأقل عدد من الأمثلة ووقت تدريب بفضل نقل المعرفة.
نموذج المصدر-الهدف
هيكلية نقل حيث يوفر نموذج المصدر المعرفة الأولية التي يتم تكييفها تدريجيًا لتلبية خصوصيات المجال الهدف.
نقل السياسات
تطبيق استراتيجية قرار مُتعلمة في بيئة مصدر لتهيئة أو توجيه التعلم في بيئة هدف مشابهة.
التعلم بالقليل من الأمثلة
القدرة على التكيف مع مهام جديدة مع عدد قليل جدًا من أمثلة التدريب، بالاستفادة المكثفة من المعارف الموجودة مسبقًا في النموذج المنقول.
المعلمات المتجمدة
تقنية يتم فيها الحفاظ على بعض طبقات النموذج المصدر دون تغيير أثناء التكيف للحفاظ على المعارف الأساسية المنقولة.
التعلم التدريجي
استراتيجية نقل حيث يتعلم النموذج المفاهيم بشكل هرمي، من الأبسط إلى الأكثر تعقيدًا، مما يسهل إعادة استخدام المعارف.
تشابه التوزيع
مقياس التقارب بين توزيعات الاحتمالات للبيانات المصدر والهدف، الذي يحدد إمكانية نجاح نقل المعرفة.
المعرفة المكتسبة مسبقًا
مجموعة الأوزان والانحيازات والهياكل العصبية المكتسبة أثناء التدريب الأولي التي serve كنقطة انطلاق للتكيف مع المهمة الجديدة.