AI用語集
人工知能の完全辞典
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用語
用語
コンセプトドリフト
データの基礎となる分布や、特徴量と目的変数との関係が時間の経過とともに非定常的に変化すること。
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適応的メタ学習
モデルが適応メカニズム自体を最適化することで適応を学ぶアプローチであり、検出された変化に対してより効果的に応答することを可能にする。
用語
漸進的適応
データ分布の緩やかで連続的な変化に対して、モデルのパラメータを段階的に調整するメカニズム。
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ドリフト検出器
適応が必要なタイミングを特定するために、入力データの統計やモデルのパフォーマンスを監視するアルゴリズム。
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重み付けベースモデル
現在のデータコンテキストに対する関連性に基づいて、その貢献度が動的に重み付けされる専門モデルのアンサンブル。
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強化学習による適応
環境からのフィードバックに基づいたオンライン適応の意思決定を最適化するために、強化学習の原理を利用すること。
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選択的更新
変化検出時にモデルの重要なパラメータのみを変更する戦略であり、適応性を確保しながら安定性を維持する。
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リアルタイム適応
新しいデータの到着や変化の検出時に、パラメータを即座に、または最小限の遅延で変更するシステムの能力。
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忘却戦略
古い観測値の影響の減衰を制御し、モデルが最近のパターンに集中できるようにするメカニズム。
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ハイブリッド適応
データ内の変化の種類や速度を効果的に管理するために、複数の適応メカニズム（漸進的および急激なもの）を組み合わせたもの。
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継続的学習
以前に学習したタスクのパフォーマンスを損なうことなく、システムが新しいスキルを順次習得できるようにするパラダイム。
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適応学習率
検出された変化の大きさと性質に基づいて、パラメータ更新の大きさを動的に調整するメカニズム。
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適応的エピソード記憶
将来の適応を促進しつつメモリ空間を効率的に管理するために、代表的な例を選択的に保存するシステム。
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