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Glosario IA

El diccionario completo de la Inteligencia Artificial

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Proceso Gaussiano

Modelo probabilístico no paramétrico que define una distribución sobre las funciones, caracterizado por una función media y una función de covarianza (kernel).

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Función de Adquisición

Función heurística que guía la selección del siguiente punto de evaluación equilibrando exploración y explotación basada en el modelo sustituto.

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Mejora Esperada (EI)

Función de adquisición que calcula la mejora esperada respecto a la mejor observación actual, ponderada por su probabilidad de ocurrencia.

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Probabilidad de Mejora (PI)

Función de adquisición que maximiza la probabilidad de mejora respecto al mejor punto actual, sin considerar la magnitud de la mejora.

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Función Kernel

Función que mide la similitud entre los puntos de entrada y define la estructura de covarianza del proceso gaussiano, influyendo en la regularidad de la función modelada.

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Hiperprior

Distribución a priori sobre los hiperparámetros del modelo (como los parámetros del kernel), permitiendo el aprendizaje automático de estos parámetros por inferencia bayesiana.

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Optimización Secuencial Basada en Modelos (SMBO)

Marco general de optimización que utiliza un modelo secuencial para proponer nuevos puntos de evaluación basados en observaciones anteriores.

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Optimización Bayesiana Multiobjetivo

Extensión de la optimización bayesiana para manejar múltiples objetivos contradictorios, buscando el frente de Pareto óptimo en lugar de un único óptimo.

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Manejo del Ruido

Técnicas para modelar y gestionar el ruido en las observaciones de la función objetivo, esencial para aplicaciones reales con evaluaciones ruidosas.

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Optimización Bayesiana Paralela

Variante que propone varios puntos simultáneamente para evaluación paralela, utilizando criterios de adquisición adaptados a la selección de lotes.

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Diseño del Kernel

Proceso de diseño o selección de la función de covarianza apropiada para capturar las propiedades específicas de la función objetivo.

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Optimización de Adquisición

Problema de optimización secundario que consiste en maximizar la función de adquisición para encontrar el siguiente punto de evaluación candidato.

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