AI-ordlista
Den kompletta ordlistan över AI
Apprentissage par Transfert avec Modèles
Technique où un modèle de dynamique appris dans un environnement source est utilisé pour accélérer l'apprentissage dans un environnement cible, en transférant la connaissance de la structure du monde plutôt que les politiques directement.
Modèle de Dynamique Transférable
Représentation mathématique des transitions d'état d'un environnement, conçue pour être réutilisable entre différentes tâches ou environnements partageant des caractéristiques physiques ou structurelles communes.
Apprentissage par Renforcement Basé sur Modèles
Paradigme où l'agent construit un modèle interne de l'environnement pour planifier et simuler des trajectoires avant d'agir dans le monde réel, réduisant ainsi le besoin d'interactions coûteuses.
Généralisation de Modèle
Capacité d'un modèle de dynamique à faire des prédictions précises pour des états ou des actions non observés pendant l'entraînement, essentielle pour le transfert réussi entre environnements.
Biais de Transfert de Modèle
Erreur systématique introduite lorsqu'un modèle appris sur un environnement source est appliqué à un environnement cible avec des dynamiques légèrement différentes, nécessitant des techniques d'adaptation.
Méta-Apprentissage de Modèles
Approche où l'on apprend à apprendre des modèles de dynamique qui peuvent s'adapter rapidement à de nouveaux environnements avec peu de données, en optimisant les paramètres d'initialisation du modèle.
Encodage d'Environnement Latent
Représentation compacte des caractéristiques essentielles d'un environnement dans un espace latent, permettant de capturer les similarités entre différents environnements pour faciliter le transfert de modèles.
Calibration de Modèle Transféré
Processus d'ajustement des prédictions d'un modèle transféré pour correspondre aux statistiques de l'environnement cible, souvent réalisé par des techniques de régression ou d'adaptation bayésienne.
Transfert Multi-Modèles
Stratégie utilisant un ensemble de modèles spécialisés appris sur différents environnements sources, combinés pour former un modèle hybride robuste dans l'environnement cible.
Espace de Tâches Factorisé
Décomposition des variations entre environnements en facteurs indépendants, permettant le transfert sélectif de composantes de modèle pertinentes tout en adaptant les autres.
Apprentissage par Renforcement Hiérarchique avec Modèles
Architecture où des modèles de dynamique à différentes échelles temporelles ou spatiales sont transférés, permettant une planification hiérarchique efficace dans de nouveaux environnements.
Distillation de Connaissance de Modèle
Technique de compression où un grand modèle de dynamique source enseigne ses prédictions à un modèle plus compact et transférable, préservant les capacités de généralisation.
Adaptation de Domaine pour Modèles de Dynamique
Ensemble de méthodes visant à ajuster un modèle de dynamique pré-entraîné pour fonctionner dans un nouveau domaine, en minimisant la divergence entre les distributions source et cible.
Transfert Zero-Shot de Modèles
Capacité d'un modèle de dynamique à fonctionner dans un environnement entièrement nouveau sans aucune adaptation, grâce à une généralisation extrême des structures apprises.
Modèle Graphique de Transition
Représentation des dynamiques d'environnement sous forme de graphe où les nœuds sont des états et les arêtes des transitions probabilistes, facilitant le transfert de structure entre environnements similaires.
Apprentissage Continu de Modèles
Paradigme où le modèle de dynamique est continuellement mis à jour lors de l'interaction avec de nouveaux environnements, tout en préservant les connaissances acquises précédemment.
Transfert par Composition de Modèles
Méthode où des modèles élémentaires appris sur des sous-tâches simples sont combinés pour former un modèle complexe capable de gérer un nouvel environnement composite.
Incertitude Épistémique dans le Transfert
Quantification de l'incertitude du modèle due au manque de connaissance dans les régions de l'espace d'état non explorées dans l'environnement source, cruciale pour un transfert sécurisé.
Modèle Neuronal Symbolique Hybride
Architecture combinant des réseaux de neurones pour l'apprentissage de dynamiques complexes avec des composantes symboliques transférables représentant les contraintes physiques fondamentales.
Transfert Inter-Temporel de Modèles
Application d'un modèle de dynamique appris à une certaine échelle temporelle pour opérer efficacement à des échelles temporelles différentes dans l'environnement cible.