Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Aprendizagem Online
Paradigma onde os modelos aprendem sequencialmente a partir de fluxos de dados que chegam um por um
Esquecimento Catastrófico
Fenômeno em que as redes neurais perdem radicalmente o conhecimento adquirido ao aprender novas tarefas
Elastic Weight Consolidation
Técnica de regularização que identifica e protege os pesos importantes do modelo durante a aprendizagem incremental
Métodos de Replay
Abordagens baseadas na repetição seletiva de exemplos antigos para preservar o conhecimento anterior
Redes Neurais Progressivas
Arquitetura que adiciona dinamicamente novas colunas neurais enquanto mantém as conexões laterais com as antigas
Redes Neurais Aumentadas por Memória
Redes neurais que integram uma memória externa explícita para armazenar e recuperar conhecimentos passados
Meta-Aprendizagem Contínua
Abordagens de meta-aprendizagem que otimizam a capacidade de adaptação contínua do modelo a novas tarefas
Aprendizagem Contínua sem Tarefas
Paradigma de aprendizagem contínua onde as fronteiras entre tarefas não são explicitamente definidas
Reforço Contínuo
Aplicação dos princípios de aprendizagem contínua a sistemas de aprendizagem por reforço
Aprendizagem ao longo da vida
Conceito que engloba a aquisição contínua de conhecimento durante toda a vida operacional do sistema
Árvores de Decisão Incrementais
Algoritmos de árvores de decisão capazes de se atualizar sem reconstrução completa
Algoritmos de Streaming
Algoritmos otimizados para o processamento de fluxos de dados contínuos com restrições de memória
Detecção de Desvio de Conceito
Técnicas para identificar mudanças na distribuição de dados ao longo do tempo
Destilação de Conhecimento
Processo de transferência de conhecimento de um modelo antigo para um novo para preservar a expertise
Regularização de Parâmetros
Métodos de restrição nos parâmetros do modelo para limitar o esquecimento durante a aprendizagem incremental
Gestão de Memória Episódica
Estratégias de seleção e esquecimento em sistemas de memória para aprendizagem contínua
Adaptação Contínua de Domínio
Técnicas de adaptação progressiva a novos domínios sem perder as capacidades anteriores
Aprendizagem por Reforço Hierárquica Contínua
Combinação de estruturas hierárquicas e aprendizagem contínua para tarefas complexas