قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
كشف الانجراف التدريجي
تقنية لتحديد التغييرات التدريجية في البيانات أو المفاهيم، مما يسمح بالتكيف التنبؤي قبل أن يتدهور أداء النموذج بشكل كبير.
كشف التغيير غير الخاضع للإشراف
طرق تحدد التغييرات في توزيعات البيانات دون استخدام تسميات محددة مسبقًا، وتعتمد على مقاييس إحصائية أو مقاييس الاختلاف بين الفترات الزمنية.
الاستقرار-المرونة
معضلة أساسية في التعلم التزايدي تسعى إلى موازنة قدرة النموذج على الاحتفاظ بالمعرفة السابقة (الاستقرار) مع التكيف مع المعلومات الجديدة (المرونة).
النسيان الكارثي
ظاهرة يفقد فيها النموذج الذي يتعلم معلومات جديدة المعرفة المكتسبة سابقًا بالكامل أو جزئيًا، وهي مشكلة رئيسية في التعلم التزايدي.
الذاكرة قصيرة المدى
آلية للتخزين المؤقت للملاحظات الأخيرة المستخدمة للكشف بسرعة عن التغييرات وتكييف النموذج قبل دمجها بشكل دائم في الذاكرة طويلة المدى.
اختيار الحالات النشطة
استراتيجية تختار بشكل انتقائي الحالات الأكثر إفادة لتحديث النموذج، مما يحسن الكفاءة الحسابية مع الحفاظ على الصلة في مواجهة التغييرات.
كشف الانجراف المفاجئ
تقنية متخصصة في تحديد التغييرات المفاجئة والهامة في البيانات، مما يتطلب تكيفًا سريعًا للنموذج لتجنب التدهور الكارثي في الأداء.
إعادة التقييم الديناميكي
عملية مستمرة لتقييم أداء النموذج على البيانات الجديدة لتحديد متى يكون التكيف ضروريًا، وتعتمد على عتبات ديناميكية أو مقاييس التدهور.
اختبار DDM
طريقة اكتشاف الانحراف، وهي خوارزمية إحصائية تراقب معدل خطأ النموذج لاكتشاف التغييرات الهامة، وتستند إلى فحوصات إحصائية للمتوسطات والتباين.
التكيف بالكتل
استراتيجية تحديث النموذج على دفعات من البيانات بدلاً من التحديث فردياً، مما يسمح بالتوازن بين الاستجابة للتغييرات والكفاءة الحسابية.