Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Processus Gaussien
Modèle probabiliste non paramétrique qui définit une distribution sur les fonctions, caractérisé par une fonction moyenne et une fonction de covariance (kernel).
Fonction d'Acquisition
Fonction heuristique qui guide la sélection du prochain point d'évaluation en équilibrant exploration et exploitation basée sur le modèle surrogate.
Expected Improvement (EI)
Fonction d'acquisition qui calcule l'amélioration attendue par rapport à la meilleure observation actuelle, pondérée par sa probabilité d'occurrence.
Probability of Improvement (PI)
Fonction d'acquisition qui maximise la probabilité d'amélioration par rapport au meilleur point actuel, sans considérer l'ampleur de l'amélioration.
Kernel Function
Fonction qui mesure la similarité entre les points d'entrée et définit la structure de covariance du processus gaussien, influençant la régularité de la fonction modélisée.
Hyperprior
Distribution a priori sur les hyperparamètres du modèle (comme les paramètres du kernel), permettant l'apprentissage automatique de ces paramètres par inférence bayésienne.
Sequential Model-Based Optimization (SMBO)
Cadre général d'optimisation qui utilise un modèle séquentiel pour proposer de nouveaux points d'évaluation basés sur les observations précédentes.
Multi-Objective Bayesian Optimization
Extension de l'optimisation bayésienne pour gérer plusieurs objectifs contradictoires, recherchant le front de Pareto optimal plutôt qu'un seul optimum.
Noise Handling
Techniques pour modéliser et gérer le bruit dans les observations de la fonction objectif, essentiel pour les applications réelles avec évaluations bruitées.
Parallel Bayesian Optimization
Variante qui propose plusieurs points simultanément pour évaluation parallèle, utilisant des critères d'acquisition adaptés au batch selection.
Kernel Design
Processus de conception ou de sélection de la fonction de covariance appropriée pour capturer les propriétés spécifiques de la fonction objectif.
Acquisition Optimization
Problème d'optimisation secondaire consistant à maximiser la fonction d'acquisition pour trouver le prochain point d'évaluation candidat.