قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
Incertitude Épistémique
Incertitude liée à la connaissance du modèle qui diminue avec plus de données, distinguée de l'incertitude aléatoire inhérente aux observations.
Distribution de Politique
Distribution probabiliste des actions sous une politique donnée, essentielle pour évaluer la divergence avec les données offline.
Hors Distribution (OOD)
Actions ou états non observés dans le jeu de données d'entraînement, nécessitant une quantification d'incertitude pour éviter les extrapolations dangereuses.
Quantification d'Incertitude
Processus systématique d'estimation et de mesure des incertitudes dans les prédictions du modèle pour guider la prise de décision.
Apprentissage par Renforcement Offline
Paradigme d'apprentissage à partir d'un jeu de données fixe sans interaction avec l'environnement, nécessitant une gestion rigoureuse de l'incertitude.
Ensembles de Modèles
Technique utilisant plusieurs modèles entraînés différemment pour estimer l'incertitude épistémique par la dispersion des prédictions.
Approximation Bayésienne
Méthodes d'approximation de l'inférence bayésienne pour quantifier l'incertitude épistémique dans les paramètres du modèle.
Variabilité Épistémique
Mesure de la dispersion des prédictions du modèle due à une connaissance limitée des données d'entraînement.
Calibration d'Incertitude
Processus d'ajustement des scores d'incertitude pour qu'ils reflètent fidèlement les probabilités d'erreur réelles.
Écart-Type Épistémique
Métrique quantifiant la dispersion des prédictions du modèle due à l'incertitude sur les paramètres, distinct de la variance des observations.
Estimation de Confiance
Évaluation quantitative de la fiabilité des prédictions du modèle basée sur la densité locale des données d'entraînement.
Robustesse à l'Incertitude
Capacité d'un algorithme à maintenir des performances stables face à des prédictions incertaines ou des données hors distribution.
Extrapolation Conservatrice
Stratégie limitant l'extrapolation en dehors du support des données en utilisant des bornes supérieures conservatrices basées sur l'incertitude.
Distribution Empirique
Distribution des états-actions observés dans le dataset offline, servant de référence pour détecter les divergences de politique.
Score d'Incertitude
Métrique numérique quantifiant le niveau d'incertitude épistémique associée à une prédiction ou action spécifique.
Frontière de Distribution
Limite spatiale dans l'espace d'états-actions délimitant les régions bien couvertes par les données d'entraînement.
Prise de Décision Avertie
Processus décisionnel intégrant explicitement les mesures d'incertitude épistémique pour éviter les actions à haut risque hors distribution.