AI用語集

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用語

漸進的ドリフト検出

データや概念における漸進的な変化を特定する技術であり、モデルの性能が著しく低下する前に事前適応を可能にする。

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用語

教師なし変化検出

事前に定義されたラベルを使用せず、時間帯間の統計的指標や乖離度に基づいてデータ分布の変化を特定する手法。

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用語

安定性と可塑性

増分学習における根本的なジレンマであり、モデルが以前の知識（安定性）を保持する能力と、新しい情報（可塑性）に適応する能力のバランスをとろうとするものである。

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用語

災害的な忘却

新しい情報を学習するモデルが、以前に獲得した知識を完全に、あるいは部分的に失ってしまう現象であり、増分学習における主要な問題である。

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用語

短期記憶

最近の観測値を一時的に保存するメカニズムであり、長期記憶に永続的に統合される前に、変化を迅速に検出し、モデルを適応させるために使用される。

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用語

アクティブインスタンス選択

モデルの更新のために最も情報量の多いインスタンスを選択的に選ぶ戦略であり、変化に対する関連性を維持しながら計算効率を最適化する。

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用語

急激なドリフト検出

データにおける突然かつ重大な変化の識別に特化した技術であり、性能の壊滅的な低下を防ぐためにモデルの迅速な適応を必要とする。

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用語

動的再評価

適応が必要な時期を判断するために、新しいデータに対するモデルの性能を動的しきい値または劣化指標に基づいて継続的に評価するプロセス。

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用語

DDMテスト

Drift Detection Method（ドリフト検出法）。モデルのエラー率を監視して有意な変化を検出する統計的アルゴリズムであり、平均と分散の統計的検定に基づいている。

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用語

ブロック適応

個別ではなくデータのバッチごとにモデルを更新する戦略であり、変化への応答性と計算効率のトレードオフを可能にする。