قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
خوارزمية قطاع الطرق
عائلة من خوارزميات التعلم عبر الإنترنت حيث يجب على الوكيل اختيار الإجراءات بشكل تسلسلي بمكافآت غير مؤكدة لتعظيم الربح التراكمي.
اتبع القائد (FTL)
استراتيجية تحسين عبر الإنترنت حيث تختار الخوارزمية في كل خطوة الإجراء الذي كان سيكون الأمثل على البيانات السابقة المرصودة حتى هذه النقطة.
اتبع القائد المنتظم (FTRL)
نوع مختلف من FTL يدمج التنظيم لتحقيق استقرار القرارات التسلسلية وضمان حدود ندم أفضل في البيئات العدائية.
نزول التدرج عبر الإنترنت
خوارزمية تحسين تقوم بتحديث معلمات النموذج في الاتجاه المعاكس لتدرج دالة الخسارة المحسوبة على كل ملاحظة جديدة.
تحديث الأوزان المضاعفة
طريقة تحسين عبر الإنترنت تقوم بضبط الأوزان المخصصة للخبراء بشكل أسي بناءً على أدائهم السابق لدمج توقعاتهم.
نصيحة الخبراء
إطار التعلم عبر الإنترنت حيث يجب على الخوارزمية تجميع توصيات عدة خبراء لتقليل الندم مقارنة بأفضل خبير.
التحسين المحدب عبر الإنترنت
نظرية رياضية تدرس التحسين التسلسلي للدوال المحدبة حيث يتم الكشف عن دوال الخسارة تدريجياً مع مرور الوقت.
التعلم عبر الإنترنت العدائي
سيناريو التعلم عبر الإنترنت حيث يتم توليد البيانات بواسطة خصم يحتمل أن يكون خبيثاً يسعى إلى تعظيم ندم الخوارزمية.
مفاضلة الاستكشاف والاستغلال
معضلة أساسية في التعلم الآني بين استكشاف إجراءات جديدة لاكتشاف مكافآتها واستغلال الإجراءات المعروفة بأنها عالية الأداء.
النزول المرآتي الآني
تعميم لنزول التدرج باستخدام دالة بريغمان لإسقاط التحديثات في فضاء مقيد، مما يوفر مرونة فائقة في التحسين.
التعلم بمعلومات جزئية
نمط حيث تتلقى الخوارزمية معلومات فقط عن الإجراء المختار (مشكلة قطاع الطرق) بدلاً من جميع الإجراءات الممكنة (معلومات كاملة).
معدل التعلم التكيفي
آلية تضبط ديناميكياً خطوة التعلم بناءً على الخصائص المحلية لمشهد الخسارة لتحسين التقارب في البيئة غير الثابتة.
خوارزمية التحوط
خوارزمية تجميع الخبراء تستخدم التحديث المضاعف للأوزان لضمان حد ندم لوغاريتمي مقارنة بأفضل خبير.
حد الندم
حد نظري علوي على الندم التراكمي الذي قد تتعرض له خوارزمية، مما يسمح بمقارنة وضمان أداء طرق التحسين الآني.
التعلم الآني العشوائي
إطار تعلم حيث تتبع البيانات توزيع احتمالي ثابت وغير معروف، مما يسمح بضمانات أداء في التوقع بدلاً من أسوأ حالة.