AI用語集
人工知能の完全辞典
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用語
用語
多目的ベイズ最適化 (MOBO)
代理モデルを使用し、高価な評価の数を最小限に抑えながらパレートフロントの探索を導くベイズ最適化の拡張。
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多目的ガウス過程
各目的関数を個別のガウス過程でモデル化し、目的間の不確実性と相関を捉える代理モデル。
用語
多目的獲得関数
代理モデルの予測と不確実性に基づき、探索と活用のトレードオフを活用して次の評価点を選択する基準。
用語
期待超過量改善 (EHVI)
新しい点が評価された場合の現在のパレートフロントの超過量の改善期待値を計算する獲得関数。
用語
パレートフロント期待改善 (PFEI)
非被支配確率に基づき、新しい点を評価することによるパレートフロントの潜在的な改善を推定する獲得関数。
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多目的下限信頼境界 (LCB) 基準
各目的に対してモデルによって予測された平均と分散の線形結合を最適化する悲観的な獲得関数。
用語
フロント多様性最適化
目的空間の単一領域への集中を避け、パレートフロント上で解が良好に分散されるように維持する戦略。
用語
スカラー化
異なる目的を重み付けすることにより、多目的問題を単一目的問題に変換する技術で、獲得関数を定義するためによく使用される。
用語
多目的クリギング
多目的モデリングにおけるガウス過程の使用と同義。地球統計学の分野から継承されたもので、そこではクリギングが補間法の一つである。
用語
イプシロン指標
ある解の集合が別の集合に対して示す最悪の性能を定量化する品質メトリック。あるパレートフロントが別のフロントを支配するために劣化させなければならない係数を測定する。
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分解ベースの多目的ベイズ最適化
多目的問題を複数の単一目的サブ問題に分解し、それぞれを標準的なベイズ最適化で解くアプローチ。
用語
バッチ多目的ベイズ最適化
複数の評価点を同時に、しばしば並列で選択する多目的ベイズ最適化（MOBO）の変種。最適化プロセスを加速するために用いられる。
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