قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
انجراف المفهوم
تغير غير ثابت في التوزيع الأساسي للبيانات أو في العلاقة بين السمات والمتغير المستهدف بمرور الوقت.
التعلم الفوقي التكيفي
نهج يتعلم فيه النموذج التكيف من خلال تحسين آليات التكيف الخاصة به، مما يسمح باستجابة أكثر فعالية للتغييرات المكتشفة.
التكيف التدريجي
آلية لضبط معلمات النموذج بشكل تدريجي مواجهة للتغييرات البطيئة والمستمرة في توزيع البيانات.
كاشف الانجراف
خوارزمية تراقب إحصائيات بيانات الإدخال أو أداء النموذج لتحديد اللحظة التي تكون فيها التكيف ضروريًا.
النموذج الأساسي الموزون
مجموعة من النماذج الخبيرة يتم ترجيح مساهماتها ديناميكيًا وفقًا لملاءمتها لسياق البيانات الحالي.
التكيف بالتعزيز
استخدام مبادئ التعلم بالتعزيز لتحسين قرارات التكيف عبر الخط بناءً على التغذية الراجعة من البيئة.
التحديث الانتقائي
استراتيجية تقوم بتعديل المعلمات الحرجة للنموذج فقط عند اكتشاف التغيير، مما يحافظ على الاستقرار مع ضمان القابلية للتكيف.
التكيف في الوقت الفعلي
قدرة النظام على تعديل معلماته فورًا أو بزمن انتقال ضئيل عند وصول بيانات جديدة أو اكتشاف تغيير.
استراتيجية النسيان
آلية تتحكم في تضاؤل تأثير الملاحظات القديمة للسماح للنموذج بالتركيز على الأنماط الحديثة.
التكيف الهجين
مزيج من آليات التكيف المتعددة (التدريجية والمفاجئة) لإدارة أنواع وسرعات التغيير المختلفة في البيانات بشكل فعال.
التعلم المستمر
نموذج يتيح للنظام اكتساب مهارات جديدة بشكل متسلسل دون المساس بالأداء في المهام التي تم تعلمها مسبقًا.
معدل التعلم التكيفي
آلية تقوم بضبط حجم تحديثات المعلمات ديناميكيًا بناءً على حجم وطبيعة التغيير المكتشف.
الذاكرة الظرفية التكيفية
نظام للتخزين الانتقائي للأمثلة التمثيلية المحفوظة لتسهيل التكيف المستقبلي مع إدارة مساحة الذاكرة بشكل فعال.