एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
Ensemble de Modèles
Approche consistant à entraîner plusieurs modèles de prédiction simultanément pour combiner leurs prédictions et réduire l'erreur de généralisation. Cette technique permet d'améliorer la robustesse et d'estimer l'incertitude épistémique dans les systèmes d'apprentissage par renforcement.
Bootstrap d'Ensembles
Méthode d'échantillonnage avec remise utilisée pour créer des ensembles de données d'entraînement variés, permettant d'entraîner plusieurs modèles sur des sous-ensembles différents pour capturer la variabilité des prédictions. Particulièrement efficace pour l'estimation de l'incertitude en Model-Based RL.
Prédiction d'Ensemble
Technique agrégeant les prédictions de plusieurs modèles formant un ensemble, typiquement par moyennage ou vote, pour obtenir une prédiction finale plus stable et plus précise. La variance entre les prédictions individuelles quantifie l'incertitude du modèle.
Robustesse de Décision
Capacité d'un agent à maintenir des performances acceptables face aux incertitudes du modèle et aux variations de l'environnement, en utilisant des ensembles pour évaluer la confiance des décisions. Critique pour le déploiement d'agents RL dans des environnements réels.
Moyennage d'Ensemble
Méthode d'agrégation où la prédiction finale est la moyenne des prédictions individuelles de chaque modèle de l'ensemble, réduisant le biais et la variance tout en fournissant une mesure naturelle d'incertitude. Foundation des approches modernes d'ensemble en RL.
Ponderation d'Incertitude
Stratégie utilisant l'incertitude estimée par les ensembles pour pondérer les décisions, favorisant les actions avec des prédictions plus certaines pendant l'exploitation et explorant les zones à haute incertitude. Améliore l'équilibre exploration-exploitation en RL.
Exploration dirigée par l'incertitude
Politique d'exploration utilisant les mesures d'incertitude des ensembles pour guider l'agent vers des états peu connus, optimisant la collecte d'informations pour améliorer l'apprentissage du modèle. Alternative efficace aux méthodes d'exploration basées sur la curiosité.
Bayésien Approximatif
Approximation de l'inférence bayésienne exacte utilisant des ensembles de réseaux neuronaux pour estimer la distribution postérieure des paramètres du modèle. Fournit une interprétation probabiliste pratique pour la quantification d'incertitude en RL.
यादृच्छिक अनिश्चितता
प्रक्रिया में निहित अनिश्चितता, जो अनंत डेटा के साथ भी अपरिवर्तनीय है, जो पर्यावरण या अवलोकनों में स्टोचस्टिक शोर के कारण होती है। आधुनिक मात्राकरण दृष्टिकोणों में एपिस्टेमिक अनिश्चितता से भिन्न।
समूह विचलन
एक समूह के विभिन्न मॉडलों के बीच भविष्यवाणियों के प्रसार को मापने वाला मेट्रिक, जो मॉडल-आधारित आरएल सिस्टम में एपिस्टेमिक अनिश्चितता के लिए एक प्रत्यक्ष प्रॉक्सी के रूप में काम करता है। अवस्था स्थान के कम अन्वेषित क्षेत्रों में अधिक उच्च।
भविष्यवाणी उत्तरवर्ती वितरण
भविष्य की अवस्थाओं या पुरस्कारों पर पूर्ण वितरण जो मॉडल पैरामीटर्स पर अनिश्चितता और प्रक्रिया शोर दोनों को एकीकृत करता है, जिसे व्यवहार में समूह भविष्यवाणियों द्वारा अनुमानित किया जाता है। आरएल में मजबूत योजना के लिए मौलिक।
नमूनाकरण दक्षता
पर्यावरण के साथ न्यूनतम इंटरैक्शन के साथ सीखने के लिए एक एल्गोरिथ्म की क्षमता का माप, जिसे समूहों द्वारा सुधारित किया जाता है जो प्रभावी ज्ञान हस्तांतरण और लक्षित अन्वेषण की अनुमति देते हैं। डेटा-महंगे आरएल अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण।
समूह द्वारा सामान्यीकरण
कई आंशिक रूप से सही मॉडलों के ज्ञान को जोड़कर अदृश्य अवस्थाओं के लिए बेहतर सामान्यीकरण करने की समूह विधियों की क्षमता, ओवरफिटिंग को कम करना और वितरण विविधताओं के प्रति मजबूती में सुधार करना।
समूह हाइपरपैरामीटर
समूह कॉन्फ़िगरेशन को नियंत्रित करने वाले पैरामीटर, जिसमें मॉडलों की संख्या, बूटस्ट्रैप दरें, एग्रीगेशन विधियां, और विविधीकरण रणनीतियां शामिल हैं। प्रदर्शन और कम्प्यूटेशनल जटिलता के बीच समझौते को अनुकूलित करने के लिए महत्वपूर्ण।