Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Порог неопределенности
Критический параметр, определяющий минимальный уровень неопределенности, необходимый для того, чтобы выборка из потока была выбрана для разметки человеком-оракулом.
Стратегия выборки
Алгоритмическая методология, используемая для оптимального выбора экземпляров из потока, требующих ручной разметки, в соответствии с заранее определенными критериями.
Классификация в потоке
Процесс присвоения меток экземплярам, поступающим последовательно, с ограничениями реального времени и ограниченным объемом памяти.
Выбор экземпляров
Различающий механизм, определяющий наиболее информативные выборки из потока для максимизации улучшения модели на единицу разметки.
Оракул разметки
Внешний источник информации, обычно человек, предоставляющий правильные метки для экземпляров, выбранных системой активного обучения.
Онлайн-оценка
Метод непрерывной оценки производительности модели, измеряющий точность или другие метрики по мере поступления и обработки новых экземпляров.
Временная адаптация
Способность системы динамически изменять свои параметры и стратегии для адаптации к временным изменениям характеристик потока.
Баланс исследования и использования
Фундаментальная дилемма, заключающаяся в поиске компромисса между исследованием новых областей пространства и использованием полученных знаний для оптимизации обучения.
Задержка маркировки
Временная задержка между запросом на маркировку экземпляра и получением соответствующей метки, напрямую влияющая на производительность в потоке данных.
Плотность потока
Мера, характеризующая частоту поступления выборок в поток, напрямую влияющая на стратегии выбора и бюджет маркировки.
Приоритизация выборок
Алгоритм ранжирования экземпляров в потоке в соответствии с их ожидаемой информационной ценностью для оптимизации распределения бюджета маркировки.
Инкрементальное обновление
Техника постепенного добавления новых знаний в существующую модель без необходимости полного переобучения с нуля.
Стратегия отклонения
Политика, определяющая условия, при которых система отказывается классифицировать экземпляр из-за чрезмерной неопределенности или ограниченных ресурсов.
Стоимость получения
Временные, финансовые или вычислительные ресурсы, необходимые для получения метки от оракула в контексте активного обучения.