Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Optimización Bayesiana Paralela
Extensión de la optimización bayesiana donde múltiples puntos son evaluados simultáneamente en paralelo, reduciendo el tiempo total de optimización al explotar recursos de computación distribuidos.
Adquisición por Lotes
Estrategia de selección de un lote de puntos para evaluar simultáneamente, basada en una función de adquisición que optimiza un criterio de rendimiento global sobre el conjunto del lote en lugar de un solo punto.
GP-UCB en Lotes
Variante del algoritmo GP-UCB (Gaussian Process Upper Confidence Bound) adaptada para la selección simultánea de múltiples puntos, maximizando un límite superior sobre la suma de las recompensas esperadas del lote.
Muestreo de Thompson Paralelo
Método de adquisición por lotes donde múltiples muestras son extraídas de la distribución posterior del modelo, y los puntos correspondientes a los máximos de estas muestras son evaluados en paralelo.
Kriging Believer
Heurística de adquisición secuencial por lotes donde cada punto siguiente es seleccionado asumiendo que las evaluaciones previas del lote son iguales a sus predicciones por el modelo (el 'creyente').
Penalización Local
Técnica de adquisición por lotes que penaliza la selección de puntos cercanos a aquellos ya elegidos en el lote actual, modificando la función de adquisición para fomentar la diversidad espacial de las evaluaciones.
q-EI (Mejora Esperada en cantidad)
Generalización de la Mejora Esperada para la optimización por lotes, calculando la mejora esperada sobre un conjunto de q puntos simultáneamente, considerando su correlación conjunta.
Búsqueda de Entropía de Valor Máximo (MVES)
Método de adquisición que apunta a reducir la incertidumbre sobre el valor máximo de la función, adaptado para la evaluación paralela seleccionando los puntos que maximizan la información mutua sobre este máximo.
Bandido de Múltiples Brazos Paralelo
Marco de optimización donde múltiples brazos (configuraciones) son muestreados simultáneamente en cada ronda, aplicado a la optimización bayesiana para acelerar la exploración-explotación con evaluaciones paralelas.
BO Asíncrono
Enfoque de optimización bayesiana donde el modelo se actualiza y se seleccionan nuevos puntos tan pronto como termina una evaluación, sin esperar a que finalicen todas las evaluaciones en curso para maximizar el uso de recursos.
Óptimo Fantasma (Phantom Optimal)
Concepto en adquisición por lotes donde se utiliza un punto óptimo hipotético para guiar la selección de otros puntos del lote, penalizando puntos que serían óptimos si este fantasma existiera.
KB (Gradiente de Conocimiento) en Lote
Extensión del Gradiente de Conocimiento para optimización paralela, evaluando la ganancia de información esperada de un lote de puntos sobre la toma de decisión final, considerando correlaciones entre estos puntos.
Correlación de Adquisición en Lote
Medida de la dependencia estadística entre los valores de la función de adquisición para diferentes puntos candidatos en un lote, crucial para evitar redundancia y maximizar la eficiencia de la optimización paralela.
Diversidad en Lote
Principio que guía la selección de lotes de puntos para evaluar simultáneamente, buscando maximizar la dispersión espacial o informacional de los puntos para cubrir eficientemente el espacio de búsqueda.
Paralelismo Interno vs Externo
Distinción entre paralelismo interno (evaluación paralela de puntos dentro de una sola iteración) y externo (ejecución de múltiples iteraciones secuenciales en paralelo sobre recursos diferentes).
Heurística del Mentiroso Constante
Estrategia de adquisición en lote donde los puntos ya seleccionados en el lote se asumen con un valor constante (ej: el mejor valor observado) al seleccionar puntos siguientes, para simplificar el cálculo.
GP-BUCB (Límite Superior de Confianza por Lotes de Proceso Gaussiano)
Algoritmo de adquisición por lotes que extiende el principio UCB a la selección simultánea de múltiples puntos, equilibrando exploración y explotación a nivel de lote en lugar de a nivel de punto individual.
Mejora Esperada Multipunto (MP-EI)
Variante de la Mejora Esperada que calcula la mejora esperada para un conjunto de puntos, frecuentemente utilizando aproximaciones de la distribución del máximo de estos puntos para la selección por lotes.
Optimizador de Kriging Secuencial (SKO) Paralelo
Adaptación del optimizador SKO para evaluaciones paralelas, utilizando estrategias como Kriging Believer o Penalización Local para construir lotes de puntos eficientes.
Adquisición por Lotes Basada en Teoría de la Información
Clase de funciones de adquisición por lotes basadas en teoría de la información, como Búsqueda de Entropía o MES, que buscan maximizar la información obtenida sobre la distribución del óptimo global a partir de un lote de evaluaciones.