Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Synthèse de programmes probabiliste
Approche automatique de génération de programmes utilisant des modèles probabilistes pour explorer l'espace des solutions et modéliser l'incertitude dans le processus de création algorithmique.
Modélisation bayésienne de programmes
Framework théorique appliquant les principes bayésiens pour représenter les distributions de probabilités sur les programmes et mettre à jour les croyances lors de l'exploration algorithmique.
Inférence probabiliste
Processus computationnel permettant de déduire les propriétés de distributions complexes sur les programmes à partir d'observations partielles ou de contraintes spécifiées.
Espace de recherche probabiliste
Ensemble structuré de programmes possibles équipé d'une distribution de probabilité qui guide l'exploration vers les solutions les plus prometteuses selon des critères d'utilité.
Programmation probabiliste
Paradigme de programmation intégrant nativement des primitives probabilistes permettant de définir des modèles génératifs et d'effectuer une inférence automatique sur les programmes.
Distribution de probabilité sur programmes
Fonction mathématique assignant des probabilités à différents programmes ou structures algorithmiques, servant de base à l'échantillonnage et à l'optimisation guidée.
Chaînes de Markov Monte Carlo (MCMC)
Famille d'algorithmes d'échantillonnage construisant une chaîne de Markov dont la distribution stationnaire correspond à la distribution cible sur l'espace des programmes.
Modèles génératifs de programmes
Systèmes probabilistes apprenant à générer de nouveaux programmes valides en capturant la structure statistique d'un corpus de programmes existants ou de solutions optimales.
Méta-apprentissage probabiliste
Approche où l'agent apprend à améliorer ses propres stratégies de synthèse de programmes en modélisant probabilistiquement l'efficacité de différentes heuristiques d'exploration.
Optimisation bayésienne de programmes
Méthode d'optimisation globale utilisant des modèles bayésiens pour guider efficacement la recherche de programmes optimaux dans des espaces de grande dimension coûteux à évaluer.
Graphes computationnels probabilistes
Structures de données représentant des programmes avec des nœuds probabilistes, permettant la propagation d'incertitude et l'inférence efficace dans les architectures algorithmiques.
Réseaux de neurones stochastiques
Architecture neuronale intégrant de l'aléatoire dans ses activations ou poids, utilisée pour modéliser des distributions sur les espaces de programmes et guider l'exploration.
Processus gaussiens pour la synthèse
Application des processus gaussiens pour modéliser les surfaces de performance des programmes et guider l'échantillonnage efficace dans l'espace de recherche algorithmique.
Méthodes de Monte Carlo séquentielles
Techniques d'échantillonnage adaptatif utilisant des systèmes de particules pour approximer dynamiquement les distributions évoluant lors du processus de synthèse itérative.
Inférence variationnelle amortie
Optimisation où les paramètres variationnels sont prédits par un réseau neuronal, permettant une inférence rapide pour de nouvelles observations dans la synthèse de programmes.
Programmation automatique probabiliste
Domaine combinant apprentissage automatique et génération automatique de code utilisant des méthodes probabilistes pour découvrir des algorithmes optimisés sans supervision explicite.
Apprentissage par renforcement bayésien
Framework d'apprentissage où l'agent maintient des distributions de croyance sur l'environnement et optimise ses politiques de génération de programmes selon des principes bayésiens.