قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
تحسين المعلمات الفوقية
عملية آلية للبحث عن أفضل المعلمات الفوقية لنموذج تعلم باستخدام تقنيات مثل التحسين البايزي، البحث العشوائي، أو التعلم الفوقي.
مساحة التهيئة
مجموعة منظمة من جميع التركيبات الممكنة للمعلمات الفوقية لخوارزمية تعلم، بما في ذلك القيود، والتبعيات، ونطاقات القيم الصالحة.
النموذج البديل
نموذج تقريبي يستخدم في التحسين البايزي لتقدير دالة الأداء المكلفة في التقييم، مما يسمح باستكشاف فعال لمساحة المعلمات الفوقية.
البدء الدافئ
تقنية لتهيئة تحسين المعلمات الفوقية باستخدام معرف من مهام مماثلة أو تحسينات سابقة لتسريع التقارب.
المتعلم الأساسي
نموذج التعلم الآلي الذي يتم تحسين معلماته الفوقية بواسطة نظام التعلم الفوقي، ويخدم كهدف لتوصيات التهيئة.
التعلم الفوقي القائم على الأداء
نهج يستخدم الأداء التاريخي للتهيئات على مهام مختلفة للتعلم على التنبؤ بأفضل التهيئات لمهام جديدة مماثلة.
التحسين متعدد الدقة
استراتيجية تحسين تستخدم تقريبات منخفضة التكلفة (دقة منخفضة) لتقييم التهيئات بسرعة قبل التحقق من الأكثر وعدًا مع تقييمات عالية الدقة.
مجموعة البيانات الفوقية
مجموعة منظمة من البيانات الوصفية حول مهام تعلم متعددة، بما في ذلك خصائص مجموعات البيانات وأداء تهيئات المعلمات الفوقية.
التحسين الفائق للمعلمات مع أمثلة قليلة
نهج التعلم الميتا الذي يسمح بتحسين المعلمات الفائقة مع تقييمات قليلة جدًا على المهمة المستهدفة عن طريق نقل المعرفة من عدد كبير من المهام المصدرية.
وظيفة الاكتساب
وظيفة مستخدمة في التحسين البايزي الموجه بالتعلم الميتا لتحقيق التوازن بين الاستكشاف والاستغلال عن طريق تحديد تكوينات المعلمات الفائقة التي يجب تقييمها.