Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Aprendizagem Ativa Adversarial
Paradigma de aprendizagem onde um agente seleciona ativamente as amostras mais informativas enquanto utiliza técnicas adversariais para melhorar a robustez e a eficiência do modelo.
GAN para Aprendizagem Ativa
Utilização de redes generativas adversariais para sintetizar amostras de treinamento otimizadas que maximizam a incerteza do classificador e aceleram sua aprendizagem.
Amostragem por Incerteza Adversarial
Estratégia de seleção de amostras que combina as medidas de incerteza do modelo com ataques adversariais para identificar os pontos mais críticos a serem anotados.
Estratégia de Consulta Adversarial
Método de consulta que integra perturbações adversariais no processo de seleção para garantir que o modelo aprenda a partir dos exemplos mais difíceis e robustos.
Aprendizagem Ativa com GANs Condicionais
Abordagem que utiliza GANs condicionais para gerar amostras sintéticas direcionadas em regiões de baixa confiança do classificador, otimizando assim a seleção ativa.
Amostragem Ativa Adversarial
Técnica de amostragem ativa que aplica transformações adversariais a exemplos existentes para criar variações que maximizam a incerteza antes da seleção.
Discriminador Ativo
Componente de um sistema GAN adaptado para aprendizagem ativa, avaliando não apenas a autenticidade, mas também o potencial de aprendizagem de cada amostra gerada.
Gerador de Consultas
Rede neural projetada para gerar amostras de consulta ótimas em um framework de aprendizagem ativa, minimizando o número de anotações necessárias.
Aprendizagem Ativa Robusta Adversarial
Estrutura de aprendizagem ativa que integra robustez explícita contra ataques adversariais, otimizando a seleção de amostras para anotação humana.
Variância Ativa Adversarial
Medida que combina a estimativa da variância do modelo com perturbações adversariais para identificar as amostras que oferecem a melhor relação informação/custo de anotação.
ActiveGAN
Arquitetura específica de GAN otimizada para aprendizagem ativa, capaz de gerar amostras diversificadas nas zonas de fronteira do espaço de decisão.
Estratégia de Margem Adversarial
Abordagem de seleção ativa baseada na minimização da margem de decisão do classificador, reforçada por ataques adversariais para encontrar os exemplos mais ambíguos.
Aprendizagem Ativa Sintética
Paradigma onde amostras sintéticas geradas por modelos adversariais substituem ou complementam os dados reais no processo de aprendizagem ativa.
Síntese de Consulta Adversarial
Processo de geração de consultas ótimas por métodos adversariais, criando amostras que maximizam o ganho de informação para o classificador.
Aprendizagem Ativa com Wasserstein GAN
Variante de aprendizagem ativa que utiliza WGANs para melhorar a estabilidade da geração de amostras críticas e a convergência do processo de seleção.