Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Síntesis de programas probabilista
Enfoque automático de generación de programas que utiliza modelos probabilísticos para explorar el espacio de soluciones y modelar la incertidumbre en el proceso de creación algorítmica.
Modelado bayesiano de programas
Marco teórico que aplica los principios bayesianos para representar las distribuciones de probabilidad sobre los programas y actualizar las creencias durante la exploración algorítmica.
Inferencia probabilista
Proceso computacional que permite deducir las propiedades de distribuciones complejas sobre los programas a partir de observaciones parciales o restricciones especificadas.
Espacio de búsqueda probabilista
Conjunto estructurado de programas posibles equipado con una distribución de probabilidad que guía la exploración hacia las soluciones más prometedoras según criterios de utilidad.
Programación probabilista
Paradigma de programación que integra nativamente primitivas probabilistas permitiendo definir modelos generativos y realizar inferencia automática sobre los programas.
Distribución de probabilidad sobre programas
Función matemática que asigna probabilidades a diferentes programas o estructuras algorítmicas, sirviendo como base para el muestreo y la optimización guiada.
Cadenas de Markov Monte Carlo (MCMC)
Familia de algoritmos de muestreo que construyen una cadena de Markov cuya distribución estacionaria corresponde a la distribución objetivo sobre el espacio de programas.
Modelos generativos de programas
Sistemas probabilistas que aprenden a generar nuevos programas válidos capturando la estructura estadística de un corpus de programas existentes o de soluciones óptimas.
Metaaprendizaje probabilista
Enfoque donde el agente aprende a mejorar sus propias estrategias de síntesis de programas modelando probabilísticamente la eficacia de diferentes heurísticas de exploración.
Optimización bayesiana de programas
Método de optimización global que utiliza modelos bayesianos para guiar eficazmente la búsqueda de programas óptimos en espacios de gran dimensión costosos de evaluar.
Grafos computacionales probabilistas
Estructuras de datos que representan programas con nodos probabilistas, permitiendo la propagación de incertidumbre y la inferencia eficaz en las arquitecturas algorítmicas.
Redes neuronales estocásticas
Arquitectura neuronal que integra aleatoriedad en sus activaciones o pesos, utilizada para modelar distribuciones sobre los espacios de programas y guiar la exploración.
Procesos gaussianos para la síntesis
Aplicación de procesos gaussianos para modelar las superficies de rendimiento de los programas y guiar el muestreo eficiente en el espacio de búsqueda algorítmica.
Métodos de Monte Carlo secuenciales
Técnicas de muestreo adaptativo que utilizan sistemas de partículas para aproximar dinámicamente las distribuciones que evolucionan durante el proceso de síntesis iterativa.
Inferencia variacional amortiguada
Optimización donde los parámetros variacionales son predichos por una red neuronal, permitiendo una inferencia rápida para nuevas observaciones en la síntesis de programas.
Programación automática probabilista
Campo que combina aprendizaje automático y generación automática de código utilizando métodos probabilistas para descubrir algoritmos optimizados sin supervisión explícita.
Aprendizaje por refuerzo bayesiano
Marco de aprendizaje donde el agente mantiene distribuciones de creencia sobre el entorno y optimiza sus políticas de generación de programas según principios bayesianos.