Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Évaluation parallèle des hyperparamètres
Technique d'optimisation où plusieurs configurations d'hyperparamètres sont évaluées simultanément sur différentes unités de calcul pour accélérer le processus de recherche.
Recherche en grille distribuée
Approche systématique où l'espace de recherche est partitionné et distribué sur plusieurs nœuds de calcul, chacun explorant une sous-grille spécifique.
Optimisation bayésienne asynchrone
Variante de l'optimisation bayésienne où les évaluations ne nécessitent pas de synchronisation, permettant d'utiliser les résultats dès qu'ils sont disponibles.
Stratégie de population parallèle
Méthode d'optimisation évolutive où plusieurs populations évoluent simultanément sur différents processeurs avec échanges périodiques d'informations.
Évaluation multi-fidélité distribuée
Approche combinant des évaluations haute et basse fidélité distribuées sur différentes ressources pour équilibrer coût computationnel et précision.
Algorithme génétique parallèle
Implémentation parallèle des algorithmes génétiques où les opérations de sélection, croisement et mutation sont réparties sur plusieurs unités de traitement.
Recuit simulé distribué
Variante parallèle du recuit simulé où plusieurs chaînes de Markov évoluent simultanément avec des mécanismes de coordination ou d'indépendance.
Optimisation par essaims de particules parallèle
Version distribuée de l'algorithme PSO où le mouvement et la mise à jour des particules sont calculés en parallèle sur différents processeurs.
Bandit manchot hiérarchique distribué
Structure de décision distribuée où plusieurs bandits hiérarchiques fonctionnent en parallèle pour explorer différents sous-espaces d'hyperparamètres.
Méta-apprentissage distribué
Approche où plusieurs modèles apprennent simultanément sur différentes tâches ou partitions de données pour accélérer l'optimisation d'hyperparamètres.
Équilibrage de charge adaptatif
Mécanisme dynamique distribuant les évaluations d'hyperparamètres en fonction de la disponibilité et de la performance des ressources computationnelles.
Communication inter-processus pour optimisation
Protocoles et interfaces permettant l'échange d'informations entre processus d'optimisation parallèles pour coordonner la recherche d'hyperparamètres.
Évaluation en lot synchrone
Stratégie où un ensemble de configurations d'hyperparamètres est évalué simultanément et les résultats sont collectés avant de décider des prochaines évaluations.
Évaluation continue asynchrone
Approche où les nouvelles configurations sont lancées dès que des ressources se libèrent, sans attendre la fin des évaluations en cours.
Tolérance aux pannes en optimisation distribuée
Mécanismes garantissant la continuité de l'optimisation malgré les défaillances de nœuds de calcul ou les interruptions réseau.
Orchestration de ressources cloud pour optimisation
Gestion automatisée des ressources cloud (containers, VMs) pour optimiser l'allocation dynamique lors de l'optimisation d'hyperparamètres à grande échelle.
Stratégie d'échantillonnage parallèle
Méthode générant simultanément plusieurs candidats d'hyperparamètres en parallèle, souvent basée sur des modèles probabilistes distribués.