قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
عملية غاوسية
نموذج احتمالي غير بارامتري يحدد توزيعًا على الدوال، يتميز بدالة متوسط ودالة تغاير (kernel).
دالة الاكتساب
دالة استكشافية توجه اختيار نقطة التقييم التالية موازنة بين الاستكشاف والاستغلال بناءً على النموذج البديل.
التحسين المتوقع (EI)
دالة اكتساب تحسب التحسين المتوقع مقارنة بأفضل ملاحظة حالية، موزون باحتمالية حدوثه.
احتمالية التحسين (PI)
دالة اكتساب تزيد من احتمالية التحسين مقارنة بأفضل نقطة حالية، دون النظر إلى حجم التحسين.
دالة النواة
دالة تقيس التشابه بين نقاط الإدخال وتحدد بنية التغاير لعملية غاوسية، مما يؤثر على انتظام الدالة النمذجة.
الافتراض الفائق
التوزيع المسبق على المعلمات الفائقة للنموذج (مثل معلمات النواة)، مما يسمح بالتعلم التلقائي لهذه المعلمات عبر الاستدلال البيزي.
التحسين التسلسلي القائم على النموذج (SMBO)
إطار تحسين عام يستخدم نموذجًا تسلسليًا لاقتراح نقاط تقييم جديدة بناءً على الملاحظات السابقة.
التحسين البيزي متعدد الأهداف
امتداد للتحسين البيزي للتعامل مع أهداف متعددة ومتعارضة، بحثًا عن جبهة باريتو المثلى بدلاً من هدف واحد مثالي.
معالجة الضوضاء
تقنيات لنمذجة وإدارة الضوضاء في ملاحظات دالة الهدف، وهو أمر أساسي للتطبيقات العملية مع التقييمات الضوضائية.
التحسين البايزي المتوازي
متغير يقترح عدة نقاط في وقت واحد للتقييم الموازي، باستخدام معايير اكتساب مناسبة لاختيار الدفعة.
تصميم النواة
عملية تصميم أو اختيار دالة التغاير المناسبة لالتقاط الخصائص المحددة لدالة الهدف.
تحسين الاكتساب
مشكلة التحسين الثانوية التي تتضمن تعظيم دالة الاكتساب لإيجاد نقطة التقييم المرشحة التالية.