Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Adquisición
Una estrategia que determina el siguiente punto de evaluación equilibrando la explotación de áreas conocidas prometedoras y la exploración de áreas inciertas.
Co-fidelidad
Un enfoque donde múltiples fuentes de datos de diferentes fidelidades se utilizan simultáneamente para construir un modelo sustituto más preciso y eficiente.
Optimización Basada en Sustitutos (SBO)
Una clase de métodos de optimización que utilizan modelos sustitutos para aproximar funciones costosas, reduciendo así el número de evaluaciones directas necesarias.
Optimización de Múltiples Fuentes de Información (MISO)
Una estrategia de optimización que integra y explota activamente múltiples fuentes de información de calidad y costo variables para acelerar la convergencia.
Factor de escala
Un parámetro multiplicativo utilizado para escalar las predicciones de un modelo de baja fidelidad para alinearlas con las de un modelo de alta fidelidad.
Optimización de caja negra
Un problema de optimización donde la estructura interna de la función objetivo es desconocida y solo es posible la evaluación de entradas/salidas.
Varianza del ruido
Un hiperparámetro del proceso gaussiano que cuantifica el nivel de incertidumbre o error aleatorio en las observaciones de la función objetivo.
Longitud de correlación
Un hiperparámetro del proceso gaussiano que determina la distancia sobre la cual los puntos de la función están correlacionados, controlando la suavidad del modelo.
Muestreo inicial
La fase inicial de la optimización donde se evalúa un pequeño conjunto de puntos (a menudo con un diseño experimental) para construir una primera versión del modelo sustituto.
Diseño experimental
Una estrategia para seleccionar los puntos de evaluación iniciales con el fin de maximizar la información recopilada sobre la función objetivo con un número limitado de evaluaciones.