एआई शब्दावली

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शब्द

Borne Supérieure de Confiance (UCB)

Fonction d'acquisition qui ajoute un terme d'exploration, proportionnel à l'incertitude du modèle, à la moyenne prédite, permettant un contrôle explicite du compromis exploration-exploitation via un paramètre.

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Probabilité d'Amélioration (PI)

Fonction d'acquisition qui calcule la probabilité qu'un point candidat améliore le meilleur résultat actuel, ayant tendance à favoriser l'exploitation des zones déjà connues comme prometteuses.

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शब्द

Noyau (ou Fonction de Covariance)

Fonction qui définit la similarité entre deux points dans l'espace de recherche et détermine les propriétés de lissage du processus gaussien, crucial pour la qualité du modèle de substitution.

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शब्द

Recherche Multi-Objectif

Extension de l'optimisation bayésienne visant à optimiser simultanément plusieurs objectifs contradictoires, produisant un front de Pareto de solutions non dominées.

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Optimisation en Parallèle

Variante de l'optimisation bayésienne qui propose plusieurs points à évaluer simultanément, accélérant le processus en tirant parti des ressources de calcul distribuées.

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शब्द

Hyperparamètre de Noyau

Paramètres du noyau du processus gaussien (comme la longueur d'échelle ou la variance) qui définissent la structure de corrélation du modèle de substitution et sont souvent optimisés en interne.

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शब्द

Initialisation par Échantillonnage Latin

Stratégie pour générer les premiers points d'évaluation qui garantit une couverture homogène de l'espace de recherche, réduisant le biais initial du modèle de substitution.

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शब्द

Optimisation Basée sur le Trust Region

Approche qui restreint la recherche à une région de confiance autour de la meilleure solution actuelle, l'ajustant dynamiquement pour accélérer la convergence locale.

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Fonction Objectif Noisy

Fonction d'évaluation dont les résultats sont entachés de bruit aléatoire, nécessitant des adaptations du processus gaussien et des fonctions d'acquisition pour gérer l'incertitude.

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Ajustement d'Hyperparamètres Automatisé

Processus qui utilise des algorithmes comme l'optimisation bayésienne pour trouver automatiquement la combinaison d'hyperparamètres optimisant les performances d'un modèle de machine learning.