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Glossário IA

O dicionário completo da Inteligência Artificial

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Baseado em Modelo de Transferência de Aprendizagem

Abordagem de aprendizagem por reforço onde um modelo aprendido num ambiente de origem é adaptado para acelerar a aprendizagem num ambiente alvo semelhante.

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Conhecimento Transferível

Conjunto de representações, políticas ou modelos aprendidos numa tarefa de origem que podem ser reutilizados eficazmente para melhorar o desempenho numa nova tarefa.

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Ajuste Fino de Modelo (Fine-tuning)

Técnica de adaptação progressiva onde os parâmetros de um modelo pré-treinado são ajustados especificamente para a nova tarefa alvo, preservando o conhecimento geral.

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Representações Partilhadas

Características abstratas e gerais extraídas dos dados de origem que permanecem relevantes e úteis para resolver tarefas semelhantes no domínio alvo.

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Generalização entre Tarefas

Capacidade de um modelo aplicar eficazmente o conhecimento adquirido numa tarefa para resolver problemas distintos, mas conceptualmente relacionados.

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Adaptação Rápida

Processo de ajuste eficiente de um modelo pré-treinado a uma nova tarefa com um mínimo de exemplos e tempo de treino, graças à transferência de conhecimento.

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Modelo Origem-Alvo

Arquitetura de transferência onde um modelo de origem fornece o conhecimento inicial que é progressivamente adaptado para atender às especificidades do domínio alvo.

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Transferência de Políticas

Aplicação de uma estratégia de decisão aprendida num ambiente de origem para inicializar ou guiar a aprendizagem num ambiente alvo semelhante.

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Aprendizagem few-shot

Capacidade de adaptação a novas tarefas com muito poucos exemplos de treinamento, explorando massivamente o conhecimento pré-existente do modelo transferido.

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Parâmetros congelados

Técnica onde certas camadas do modelo fonte são mantidas inalteradas durante a adaptação para preservar o conhecimento fundamental transferido.

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Aprendizagem progressiva

Estratégia de transferência onde o modelo aprende conceitos de forma hierárquica, dos mais simples aos mais complexos, facilitando a reutilização do conhecimento.

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Similaridade de distribuição

Medida da proximidade entre as distribuições de probabilidade dos dados fonte e alvo, determinando o potencial de sucesso da transferência de conhecimento.

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Conhecimento pré-aprendido

Conjunto de pesos, vieses e estruturas neuronais adquiridos durante o treinamento inicial que servem como ponto de partida para a adaptação à nova tarefa.

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