Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Adaptation de Domaine Continuelle
Processus d'apprentissage où un modèle s'ajoute progressivement à de nouveaux domaines tout en conservant ses compétences sur les domaines précédemment appris sans accès aux données initiales.
Réplication de Poids
Technique de régularisation qui pénalise les modifications importantes des poids du réseau pour les paramètres importants des tâches précédentes.
Distillation de Connaissances Continuelle
Méthode où le modèle actuel apprend à imiter les prédictions de sa version précédente pour conserver les connaissances tout en s'adaptant au nouveau domaine.
Méta-Apprentissage Continuel
Approche où le modèle apprend à apprendre efficacement sur de nouveaux domaines en développant des stratégies d'adaptation rapides et généralisables.
Extension de Réseau Dynamique
Architecture qui ajoute sélectivement de nouvelles capacités (neurones ou couches) pour les nouveaux domaines tout en préservant les structures existantes.
Replay Génératif
Technique utilisant des modèles génératifs pour recréer synthétiquement des données des domaines précédents et maintenir les performances lors de l'adaptation continue.
Biais de Domaine Accumulé
Phénomène où les préjugés des domaines précédents s'accumulent et affectent négativement la performance sur les nouveaux domaines dans un scénario d'adaptation continue.
Plasticité-Stabilité Dilemme
Contrainte fondamentale entre la capacité d'un modèle à s'adapter à de nouvelles informations (plasticité) et sa capacité à conserver les connaissances existantes (stabilité).
Adaptation par Renforcement Continuelle
Méthode où les agents apprennent continuellement à s'adapter à de nouveaux environnements en utilisant des signaux de rétroaction progressifs.
Sélection de Tâches Continuelle
Mécanisme permettant au modèle d'identifier et de se spécialiser dynamiquement dans les domaines pertinents parmi une séquence continue de nouveaux domaines.