قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
Nœud Abstrait
Variable représentant un concept ou une agrégation d'informations à un niveau supérieur d'abstraction dans la hiérarchie du réseau bayésien. Ces nœuds capturent des propriétés émergentes qui ne peuvent être directement observées mais influencent les variables concrètes des niveaux inférieurs.
Couche d'Abstraction
Ensemble de nœuds situés au même niveau hiérarchique partageant un degré similaire d'abstraction par rapport aux données observables. Chaque couche représente une échelle de représentation du système modélisé, des plus générales aux plus spécifiques.
Variable Latente Hiérarchique
Variable non observable qui structure les relations entre les variables observables à travers plusieurs niveaux hiérarchiques interconnectés. Ces variables permettent de capturer des structures cachées complexes dans les données multi-niveaux.
Factorisation Conditionnelle
Décomposition de la distribution de probabilité jointe en produit de distributions conditionnelles selon la structure hiérarchique du réseau. Cette factorisation exploite les relations de dépendance entre niveaux pour simplifier les calculs probabilistes.
Inférence Multi-échelle
Processus de raisonnement probabiliste simultané à différents niveaux d'abstraction dans un réseau bayésien hiérarchique. L'inférence propage l'information bidirectionnellement entre les couches pour maintenir la cohérence globale du modèle.
Paramètre Hyperprior
Distribution de probabilité définissant les paramètres des distributions a priori au niveau supérieur de la hiérarchie bayésienne. Ces hyperpriors permettent d'incorporer des connaissances structurelles sur l'organisation hiérarchique du système.
Graphe Acyclique Dirigé Hiérarchique
Structure graphique représentant les dépendances causales entre variables organisées en niveaux hiérarchiques sans cycles. Les arcs pointent typiquement des niveaux supérieurs vers les niveaux inférieurs pour refléter les relations d'abstraction.
Évidence Contextuelle
Information observée à un niveau hiérarchique donné qui influence l'interprétation des données aux autres niveaux du réseau. L'évidence contextuelle permet d'affiner les inférences en exploitant les relations entre échelles.
Modèle de Mélange Hiérarchique
Structure probabiliste où les paramètres du mélange sont eux-mêmes gouvernés par une distribution hiérarchique à plusieurs niveaux. Ce modèle capture l'hétérogénéité des données à travers des abstractions successives.
Propagation des Croyances Multi-niveaux
Algorithme de mise à jour des distributions de probabilité dans un réseau bayésien hiérarchique lors de l'arrivée de nouvelles évidences. La propagation maintient la cohérence entre les différentes couches d'abstraction du modèle.
Structure Enfants-Parents Hiérarchique
Organisation des dépendances entre nœuds où les nœuds parents appartiennent typiquement à des niveaux supérieurs d'abstraction que leurs enfants. Cette structure reflète les relations de composition et d'agrégation dans le système modélisé.
Distribution Conjointe Factorisée
Représentation de la distribution de probabilité jointe comme produit de distributions conditionnelles locales selon la structure hiérarchique. Cette factorisation exploite les indépendances conditionnelles multi-niveaux pour réduire la complexité computationnelle.
Indépendance Conditionnelle Multi-niveaux
Propriété selon laquelle des variables à un même niveau hiérarchique deviennent indépendantes conditionnellement à leurs parents communs au niveau supérieur. Cette propriété fondamentale permet la factorisation efficace des distributions.
Niveau d'Abstraction
Position dans la hiérarchie déterminant le degré de généralisation ou de spécificité des variables représentées. Les niveaux supérieurs capturent des propriétés globales tandis que les niveaux inférieurs détaillent des aspects spécifiques du système.
Agrégation d'Information
Processus de consolidation des informations des niveaux inférieurs vers les niveaux supérieurs dans la hiérarchie bayésienne. L'agrégation permet de créer des représentations abstraites à partir de données détaillées.
Descente de Granularité
Opération d'inférence consistant à propager l'information des niveaux abstraits vers les niveaux concrets pour affiner les prédictions locales. Cette descente exploite les connaissances globales pour guider l'analyse détaillée.
Paramètres Partagés Inter-niveaux
Paramètres statistiques communs à plusieurs niveaux hiérarchiques assurant la cohérence du modèle à travers les échelles. Le partage de paramètres permet de transférer des connaissances entre niveaux d'abstraction.
Interface Hiérarchique
Mécanisme définissant comment l'information est échangée entre couches adjacentes dans un réseau bayésien hiérarchique. L'interface spécifie les protocoles de communication entre niveaux d'abstraction différents.
Couplage Inter-couches
Degré de dépendance et d'interaction entre différentes couches hiérarchiques dans le réseau bayésien. Le couplage détermine comment les changements à un niveau influencent les distributions aux autres niveaux.