AI-ordlista
Den kompletta ordlistan över AI
Sudden Drift
Changement abrupt et immédiat dans la distribution des données où l'ancien concept est remplacé instantanément par un nouveau concept.
Incremental Drift
Évolution continue du concept où les changements s'accumulent progressivement sans transitions claires entre états conceptuels distincts.
Recurring Drift
Réapparition périodique de concepts précédemment observés, permettant la réutilisation de connaissances apprises lors d'occurrences antérieures.
Blip
Perturbation temporaire et spontanée dans les données qui disparaît rapidement sans indiquer un changement conceptuel permanent.
Dynamic Weighted Majority (DWM)
Algorithme d'ensemble adaptatif qui ajuste dynamiquement les poids des experts basé sur leur performance et ajoute de nouveaux experts lors de la détection de dérive.
Label Drift
Modification dans la distribution des classes cibles P(Y) qui change les probabilités a priori mais préserve la relation conditionnelle P(Y|X).
Context-aware Adaptation
Approche d'adaptation qui considère les informations contextuelles externes pour anticiper et gérer plus efficacement les dérives conceptuelles.
Drift Velocity
Mesure quantitative de la rapidité à laquelle un concept change dans le temps, influençant la stratégie d'adaptation du modèle.
Adaptive Resampling
Technique qui ajuste dynamiquement les taux d'échantillonnage des données d'entraînement pour maintenir l'équilibre entre l'adaptation et la stabilité.