Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Optimización Bayesiana Restringida
Método de optimización que combina la inferencia bayesiana con restricciones explícitas sobre los hiperparámetros, utilizando procesos gaussianos para modelar la función objetivo respetando los límites y restricciones impuestas.
Búsqueda por Cuadrícula Jerárquica
Enfoque de optimización estructurada que explota las dependencias entre hiperparámetros organizando la búsqueda según una jerarquía arborescente, eliminando combinaciones inválidas y optimizando el espacio de búsqueda.
Optimización Multiobjetivo Pareto
Técnica avanzada que identifica el conjunto de soluciones Pareto-óptimas cuando múltiples objetivos contradictorios deben ser optimizados simultáneamente bajo restricciones de hiperparámetros, permitiendo un equilibrio entre rendimiento y recursos.
Algoritmos Genéticos Restringidos
Metaheurísticas evolutivas adaptadas para manejar restricciones de optimización mediante mecanismos de penalización, reparación o dominancia restringida, preservando la diversidad genética mientras respeta las restricciones del espacio de búsqueda.
Optimización por Enjambre de Partículas Acotado
Variante del algoritmo PSOP donde las partículas evolucionan en un espacio de búsqueda delimitado por restricciones explícitas, utilizando mecanismos de reflexión o reinicialización para mantener las soluciones en regiones admisibles.
Métodos de Gradiente Proyectado
Técnicas de optimización que proyectan el gradiente sobre el espacio tangente de las restricciones activas, garantizando que cada iteración permanezca en la región factible mientras sigue la dirección de descenso más pronunciada.
Optimización por Recocido Simulado Restringido
Algoritmo metaheurístico que integra mecanismos de gestión de restricciones en el proceso de aceptación de nuevas soluciones, modificando la función objetivo mediante penalizaciones adaptativas o utilizando operadores de reparación.
SMBO con Restricciones
Optimización Basada en Modelo Secuencial extendida para manejar restricciones de hiperparámetros, construyendo modelos probabilísticos para el objetivo y las restricciones simultáneamente para guiar eficientemente la búsqueda hacia soluciones factibles.
Optimización por Diferencia Evolutiva Restringida
Algoritmo de optimización continua adaptado a problemas restringidos, utilizando operadores de mutación y cruce específicos combinados con métodos de selección basados en la viabilidad y la dominancia restringida.
Métodos de Punto Interior
Algoritmos de optimización que transforman las restricciones en penalizaciones barrera, explorando el interior de la región factible y convergiendo hacia la solución óptima manteniendo estrictamente todas las restricciones activas.
Optimización Lagrangiano Aumentado
Método que combina la dualidad lagrangiana con términos de penalización cuadrática, transformando un problema restringido en una secuencia de problemas no restringidos garantizando la convergencia hacia soluciones óptimas factibles.
TPE con Dependencias
Estimador Parzen Estructurado en Árbol modificado para manejar las dependencias condicionales entre hiperparámetros, construyendo modelos probabilísticos jerárquicos que respetan la estructura condicional del espacio de búsqueda.
Optimización Robusta de Hiperparámetros
Enfoque que busca configuraciones de hiperparámetros de alto rendimiento bajo diversas condiciones e incertidumbres, integrando restricciones de robustez para garantizar la estabilidad de los modelos frente a las variaciones de los datos de entrada.
Optimización Multi-fidelidad Restringida
Estrategia que utiliza evaluaciones a diferentes niveles de fidelidad bajo restricciones presupuestarias, asignando inteligentemente los recursos entre aproximaciones rápidas y evaluaciones precisas para acelerar la convergencia hacia los hiperparámetros óptimos.
Optimización de Hiperparámetros con Restricciones de Recursos
Marco de optimización que integra explícitamente las limitaciones computacionales, de memoria y de tiempo en el proceso de búsqueda, utilizando mecanismos de detención temprana y asignación adaptativa de recursos.
Mejora Esperada Restringida
Criterio de adquisición para la optimización bayesiana que modifica la mejora esperada estándar para penalizar las soluciones que violan las restricciones, equilibrando la exploración de nuevas regiones y el respeto de las restricciones impuestas.
Optimización con Restricciones Categóricas
Métodos especializados para gestionar los hiperparámetros categóricos con restricciones mutuas o exclusiones, utilizando codificaciones adaptadas y operadores de búsqueda que respetan la estructura discreta del espacio.
Búsqueda de Arquitectura Neuronal con Restricciones
Proceso de automatización del diseño de arquitecturas neuronales integrando restricciones sobre la complejidad, latencia o consumo energético, garantizando que las arquitecturas generadas respeten las especificaciones materiales y operativas.