Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Recherche par Grille
Méthode d'optimisation exhaustive qui évalue systématiquement toutes les combinaisons possibles d'hyperparamètres sur une grille prédéfinie. Cette approche garantit la découverte de la configuration optimale mais s'avère souvent inefficace pour les espaces de grande dimension.
Recherche Aléatoire
Technique d'optimisation qui échantillonne aléatoirement des combinaisons d'hyperparamètres selon des distributions spécifiées. Elle s'avère plus efficace que la recherche par grille pour les espaces de haute dimension en concentrant l'exploration sur les zones pertinentes.
BOHB
Combinaison hybride de l'Optimisation Bayésienne et d'Hyperband qui intègre un modèle TPE pour guider la sélection des configurations dans le cadre d'une allocation de ressources adaptative. Cette méthode synergétique combine l'efficacité de recherche bayésienne avec l'élimination rapide d'Hyperband.
Recherche par Arbre de Parzen
Variante d'optimisation bayésienne qui modélise séparément les distributions des hyperparamètres pour les configurations bonnes et mauvaises. L'algorithme échantillonne préférentiellement dans les régions où les configurations performantes sont plus probables.
Algorithme Génétique
Méthode d'optimisation inspirée de l'évolution naturelle qui fait évoluer une population de configurations à travers sélection, croisement et mutation. Elle est particulièrement adaptée aux espaces de recherche discrets et aux problèmes avec de multiples optima locaux.
Optimisation par Essaims Particulaires
Technique métaheuristique qui simule le comportement social d'un essaim pour explorer l'espace de recherche. Chaque particule ajuste sa trajectoire en fonction de sa meilleure expérience personnelle et de celle du voisinage le plus performant.
Hyperparamètres Conditionnels
Hyperparamètres dont l'existence ou la plage de valeurs dépend des valeurs d'autres hyperparamètres, créant une structure de dépendance dans l'espace de recherche. Leur gestion nécessite des stratégies d'optimisation adaptées aux espaces hiérarchiques.
Optimisation Multi-objectif
Extension de l'optimisation d'hyperparamètres qui gère simultanément plusieurs objectifs souvent contradictoires comme la précision et la latence. Elle produit un front de Pareto de solutions optimales représentant différents compromis possibles.
Transfert d'Apprentissage pour Hyperparamètres
Technique qui réutilise les connaissances sur les performances d'hyperparamètres acquises sur des tâches ou datasets précédents. Cette approche accélère significativement l'optimisation sur de nouvelles tâches similaires.
Neuroévolution
Application d'algorithmes évolutionnaires à l'optimisation des architectures et poids des réseaux de neurones. Elle combine la flexibilité de l'évolution avec la puissance des réseaux profonds pour découvrir des solutions non conventionnelles.
Optimisation Basée sur les Gradients
Approche qui traite les hyperparamètres comme des paramètres optimisables et calcule leur gradient par rapport à la perte du modèle. Elle permet des mises à jour directionnelles efficaces mais nécessite des fonctions objectifs différentiables.
Espace de Recherche Hiérarchique
Structure d'espace de recherche où les hyperparamètres sont organisés en niveaux de dépendance, reflétant les relations conditionnelles entre paramètres. L'optimisation doit respecter ces contraintes structurelles pour générer des configurations valides.
Optimisation Robuste
Paradigme qui recherche des hyperparamètres offrant de bonnes performances non seulement sur le dataset d'entraînement mais aussi face aux variations et bruit futurs. Elle privilégie la stabilité et la généralisation à l'optimisation agressive.