Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Detecção de Deriva Gradual
Técnica para identificar mudanças progressivas em dados ou conceitos, permitindo uma adaptação antecipada antes que o desempenho do modelo se degrade significativamente.
Detecção de Mudança Não Supervisionada
Métodos que identificam mudanças nas distribuições de dados sem usar rótulos predefinidos, baseados em métricas estatísticas ou de divergência entre períodos de tempo.
Estabilidade-Plasticidade
Dilema fundamental na aprendizagem incremental que busca equilibrar a capacidade do modelo de reter conhecimentos anteriores (estabilidade) enquanto se adapta a novas informações (plasticidade).
Esquecimento Catastrófico
Fenômeno em que um modelo que aprende novas informações perde completa ou parcialmente o conhecimento adquirido anteriormente, um problema importante na aprendizagem incremental.
Memória de Curto Prazo
Mecanismo de armazenamento temporário de observações recentes usado para detectar rapidamente mudanças e adaptar o modelo antes de sua integração permanente na memória de longo prazo.
Seleção de Instâncias Ativas
Estratégia que seleciona seletivamente as instâncias mais informativas para a atualização do modelo, otimizando a eficiência computacional enquanto mantém a relevância diante das mudanças.
Detecção de Deriva Abrupta
Técnica especializada na identificação de mudanças súbitas e significativas nos dados, exigindo uma rápida adaptação do modelo para evitar uma degradação catastrófica do desempenho.
Reavaliação Dinâmica
Processo contínuo de avaliação do desempenho do modelo em novos dados para determinar quando uma adaptação é necessária, baseado em limiares dinâmicos ou métricas de degradação.
Teste DDM
Método de Detecção de Desvio (Drift Detection Method), algoritmo estatístico que monitora a taxa de erro do modelo para detectar mudanças significativas, baseado em controles estatísticos de médias e variâncias.
Adaptação por Blocos
Estratégia de atualização do modelo por lotes de dados em vez de individualmente, permitindo um compromisso entre a reatividade às mudanças e a eficiência computacional.