Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Meta-Aprendizagem Contínua
Paradigma de aprendizagem que combina os princípios da meta-aprendizagem com as restrições da aprendizagem contínua para otimizar a adaptação do modelo a novas tarefas sem esquecer o conhecimento prévio.
Otimização por Meta-Gradiente
Técnica que utiliza os gradientes dos gradientes para ajustar dinamicamente os parâmetros de otimização do modelo durante a aprendizagem contínua, melhorando assim a sua capacidade de adaptação.
MAML Contínuo
Extensão do Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) especificamente concebida para cenários de aprendizagem contínua, onde o modelo aprende a adaptar-se rapidamente a novas tarefas, preservando o desempenho em tarefas antigas.
Algoritmo Reptile Contínuo
Variante do algoritmo Reptile adaptada para a aprendizagem contínua, utilizando uma otimização de dois níveis para manter um ponto de inicialização ótimo adaptado a sequências de tarefas sucessivas.
Memória Episódica de Meta-Aprendizagem
Arquitetura que combina memórias episódicas para armazenar exemplos de tarefas passadas com mecanismos de meta-aprendizagem para otimizar a reutilização eficaz desse conhecimento em novas tarefas.
Adaptação Rápida Contínua
Capacidade de um modelo de se ajustar rapidamente a novas distribuições de dados usando poucos exemplos, mantendo essa competência através de uma sequência contínua de tarefas.
Meta-Otimizador Contínuo
Rede neural ou algoritmo que aprende a otimizar os pesos de outro modelo num contexto de aprendizagem contínua, adaptando-se ele próprio às mudanças na distribuição das tarefas.
Meta-Aprendizagem Contínua Baseada em Gradientes
Abordagem de meta-aprendizagem baseada em gradientes especificamente concebida para gerir os desafios da aprendizagem contínua, incluindo mecanismos para evitar o esquecimento catastrófico.
Aprendizagem por Reforço Contínua e Meta-Aprendizagem
Estrutura que aplica os princípios da meta-aprendizagem à aprendizagem por reforço contínua, permitindo que o agente aprenda a aprender eficazmente em ambientes em constante mudança.
Meta-Conhecimento Contínuo
Armazenamento estruturado e organização do conhecimento meta-aprendido pelo modelo, facilitando a transferência e adaptação a novas tarefas num contexto de aprendizagem ao longo da vida.
Transferência de Aprendizagem Meta-Otimizada
Técnica de transferência de aprendizagem onde as estratégias de transferência são otimizadas por meta-aprendizagem para maximizar a eficiência em cenários de aprendizagem contínua.
Meta-Estratégias de Esquecimento Catastrófico
Conjunto de técnicas meta-aprendidas para prevenir ou mitigar o esquecimento catastrófico, adaptando dinamicamente as regularizações e os mecanismos de consolidação de acordo com as características das tarefas.
Aprendizagem Contínua de Meta-Características
Processo de aprendizagem contínua de características meta-informativas que capturam as relações entre tarefas sucessivas, facilitando a adaptação rápida a novas tarefas semelhantes.
Meta-Regularização Contínua
Mecanismo de regularização cujos parâmetros são aprendidos por meta-aprendizagem para se adaptarem dinamicamente às exigências de conservação do conhecimento na aprendizagem contínua.
Meta-Aprendizagem Hierárquica Contínua
Arquitetura multi-nível onde diferentes níveis aprendem diferentes abstrações meta, otimizando a adaptação tanto às variações intra-tarefa quanto inter-tarefas num contexto contínuo.
Meta-Aprendizagem Multi-Tarefa Contínua
Abordagem que otimiza simultaneamente o desempenho em múltiplas tarefas enquanto aprende meta-conhecimento para facilitar a aquisição rápida de novas tarefas num fluxo contínuo.
Aprendizagem Contínua de Meta-Representações
Aprendizagem de representações latentes que são otimizadas para facilitar a adaptação rápida a novas tarefas, ao mesmo tempo que preservam a sua relevância para o conhecimento acumulado.
Aprendizagem Contínua de Meta-Currículo
Abordagem onde o currículo de aprendizagem é otimizado por meta-aprendizagem para maximizar a eficiência da aquisição de competências num contexto de aprendizagem contínua.