Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Apprentissage Incrémental
Méthodes permettant aux modèles d'apprendre à partir de nouveaux échantillons sans nécessiter un réentraînement complet depuis le début.
Distillation de Connaissances
Technique de transfert des connaissances d'un modèle ancien vers un nouveau modèle pour préserver les performances sur les tâches précédentes.
Consolidation Élastique des Poids
Approche de régularisation identifiant les poids importants pour les tâches précédentes et limitant leur modification lors de nouveaux apprentissages.
Mémoires Épisodiques
Systèmes de stockage sélectif d'exemples passés utilisés pour le réapprentissage et la prévention de l'oubli catastrophique.
Génération de Replay
Création synthétique d'exemples représentatifs des tâches passées pour maintenir les performances sans stocker de vraies données.
Architectures Dynamiques
Modèles capables d'étendre ou de modifier leur structure réseau pour intégrer de nouvelles connaissances sans affecter les anciennes.
Détection de Dérive de Concept
Algorithmes identifiant les changements dans la distribution des données pour adapter continuellement les modèles d'apprentissage.
Apprentissage par Renforcement Continu
Application des principes du lifelong learning aux systèmes d'apprentissage par renforcement face à des environnements évolutifs.
Méta-Apprentissage Continuel
Approches apprenant à apprendre efficacement de nouvelles tâches tout en conservant les capacités précédemment acquises.
Évaluation du Lifelong Learning
Protocoles et métriques spécifiques pour mesurer la capacité des systèmes à apprendre continuellement sans oublier.
Dilemme Stabilité-Plasticité
Étude de l'équilibre optimal entre la capacité à apprendre de nouvelles informations (plasticité) et la préservation des connaissances (stabilité).
Apprentissage Multi-Tâches Progressif
Gestion séquentielle de multiples tâches où chaque nouvelle tâche est apprise sans dégrader les performances sur les tâches précédentes.
Compaction de Réseaux Neuronaux
Techniques de compression efficace des connaissances accumulées pour maintenir des modèles de taille raisonnable.
Apprentissage par Transfert Continuel
Méthodes adaptatives de transfert de connaissances entre domaines évolutifs tout en préservant les compétences antérieures.
Régularisation de l'Oubli
Ensemble de techniques visant à contrer l'oubli catastrophique lors de l'apprentissage séquentiel de multiples tâches.