Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Evaluación paralela de hiperparámetros
Técnica de optimización donde múltiples configuraciones de hiperparámetros se evalúan simultáneamente en diferentes unidades de cómputo para acelerar el proceso de búsqueda.
Búsqueda en cuadrícula distribuida
Enfoque sistemático donde el espacio de búsqueda se particiona y distribuye en múltiples nodos de cómputo, cada uno explorando una subcuadrícula específica.
Optimización bayesiana asíncrona
Variante de la optimización bayesiana donde las evaluaciones no requieren sincronización, permitiendo utilizar los resultados tan pronto como están disponibles.
Estrategia de población paralela
Método de optimización evolutiva donde múltiples poblaciones evolucionan simultáneamente en diferentes procesadores con intercambios periódicos de información.
Evaluación multifidelidad distribuida
Enfoque que combina evaluaciones de alta y baja fidelidad distribuidas en diferentes recursos para equilibrar el costo computacional y la precisión.
Algoritmo genético paralelo
Implementación paralela de algoritmos genéticos donde las operaciones de selección, cruce y mutación se distribuyen en múltiples unidades de procesamiento.
Recocido simulado distribuido
Variante paralela del recocido simulado donde múltiples cadenas de Markov evolucionan simultáneamente con mecanismos de coordinación o independencia.
Optimización por enjambres de partículas paralela
Versión distribuida del algoritmo PSO donde el movimiento y la actualización de las partículas se calculan en paralelo en diferentes procesadores.
Bandido de brazo jerárquico distribuido
Estructura de decisión distribuida donde múltiples bandidos jerárquicos funcionan en paralelo para explorar diferentes subespacios de hiperparámetros.
Metaaprendizaje distribuido
Enfoque donde múltiples modelos aprenden simultáneamente en diferentes tareas o particiones de datos para acelerar la optimización de hiperparámetros.
Balanceo de carga adaptativo
Mecanismo dinámico que distribuye las evaluaciones de hiperparámetros según la disponibilidad y el rendimiento de los recursos computacionales.
Comunicación entre procesos para optimización
Protocolos e interfaces que permiten el intercambio de información entre procesos de optimización paralelos para coordinar la búsqueda de hiperparámetros.
Evaluación por lotes síncrona
Estrategia donde un conjunto de configuraciones de hiperparámetros se evalúa simultáneamente y los resultados se recopilan antes de decidir las próximas evaluaciones.
Evaluación continua asíncrona
Enfoque donde las nuevas configuraciones se inician tan pronto como los recursos se liberan, sin esperar a que finalicen las evaluaciones en curso.
Tolerancia a fallos en optimización distribuida
Mecanismos que garantizan la continuidad de la optimización a pesar de fallos en los nodos de cálculo o interrupciones de red.
Orquestación de recursos en la nube para optimización
Gestión automatizada de recursos en la nube (contenedores, VMs) para optimizar la asignación dinámica durante la optimización de hiperparámetros a gran escala.
Estrategia de muestreo paralelo
Método que genera simultáneamente múltiples candidatos de hiperparámetros en paralelo, a menudo basado en modelos probabilísticos distribuidos.