Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Extração de Características Quânticas
Processo de extração de características relevantes de dados quânticos ou clássicos usando circuitos quânticos parametrizados para preparar a transferência de aprendizado.
Ajuste Fino Quântico
Técnica de ajuste fino dos parâmetros de um modelo quântico pré-treinado para adaptá-lo especificamente a uma nova tarefa ou domínio de dados.
Pré-treinamento Quântico
Fase inicial de treinamento de um modelo quântico em um grande conjunto de dados genéricos antes de sua adaptação específica a tarefas particulares via aprendizado por transferência.
Destilação de Conhecimento Quântico
Método de compressão de modelos quânticos onde um modelo quântico complexo (professor) transfere seu conhecimento para um modelo mais simples (aluno) enquanto preserva o desempenho.
Adaptação de Domínio Quântico
Processo de adaptação de um modelo quântico treinado em um domínio de origem para que ele tenha um desempenho eficaz em um domínio alvo diferente, mas relacionado.
Reutilização de Modelo Quântico
Estratégia de reutilização de arquiteturas ou pesos de modelos quânticos pré-treinados como ponto de partida para novas tarefas de aprendizado quântico.
Transferência de Parâmetros Quânticos
Transferência seletiva dos parâmetros ótimos de um circuito quântico pré-treinado para um novo modelo, preservando as representações quânticas aprendidas.
Transferência de Circuito Quântico
Transferência de arquiteturas de circuitos quânticos inteiros ou parciais entre diferentes tarefas, adaptando a estrutura quântica às novas exigências computacionais.
Transferência de Embedding Quântico
Reutilização de codificações quânticas de dados pré-treinadas para representar eficientemente novos dados em tarefas de aprendizado por transferência quântica.
Transferência de Estado Quântico
Técnica de transferência de estados quânticos otimizados ou representações de estados entre diferentes modelos quânticos para acelerar o aprendizado.
Aprendizado Multitarefa Quântico
Abordagem onde um único modelo quântico aprende simultaneamente várias tarefas relacionadas, permitindo o compartilhamento de representações quânticas entre as tarefas.
Meta-aprendizado Quântico
Paradigma de aprendizado onde os modelos quânticos aprendem a aprender eficientemente novas tarefas com poucos dados, adaptando-se rapidamente via aprendizado por transferência.
Aprendizado Quântico com Poucos Exemplos (Few-shot Learning)
Capacidade dos modelos quânticos de generalizar a partir de muito poucos exemplos através da transferência de conhecimento de tarefas pré-treinadas.
Aprendizado Quântico com Zero Exemplos (Zero-shot Learning)
Técnica avançada onde um modelo quântico pode reconhecer ou classificar categorias nunca vistas durante o treinamento, transferindo conhecimento semântico quântico.
Aprendizado Contínuo Quântico
Capacidade de um modelo quântico de aprender sequencialmente novas tarefas sem esquecer o conhecimento anterior, utilizando mecanismos de transferência quânticos.
Aprendizado por Transferência Federado Quântico
Abordagem híbrida combinando aprendizado federado e aprendizado por transferência quântico para transferir conhecimento entre modelos quânticos distribuídos, preservando a privacidade.
Aprendizagem por Transferência Híbrida Quântica
Integração de modelos quânticos e clássicos no processo de aprendizagem por transferência, explorando as vantagens de ambos os paradigmas computacionais.
Aprendizagem por Transferência Variacional Quântica
Utilização de circuitos quânticos variacionais pré-treinados como base para a aprendizagem por transferência, otimizados através de técnicas variacionais híbridas.
Aprendizagem por Transferência Adversarial Quântica
Método que emprega técnicas adversariais quânticas para melhorar a robustez e a generalização da aprendizagem por transferência entre domínios quânticos.