AI用語集
人工知能の完全辞典
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用語
用語
ガウス過程
非パラメトリック確率モデルで、平均関数と共分散関数（カーネル）によって特徴付けられる関数の分布を定義する。
用語
獲得関数
サロゲートモデルに基づき、探索と活用のバランスを取りながら次の評価点の選択を導くヒューリスティック関数。
用語
期待改善度
現在の最良観測値に対する期待改善度を計算する獲得関数で、その発生確率によって重み付けされる。
用語
改善確率
改善の大きさを考慮せず、現在の最良点に対する改善の確率を最大化する獲得関数。
用語
カーネル関数
入力点間の類似度を測定し、ガウス過程の共分散構造を定義する関数で、モデリングされる関数の滑らかさに影響を与える。
用語
ハイパープライア
モデルのハイパーパラメータ（カーネルパラメータなど）に対する事前分布で、ベイズ推論によってこれらのパラメータを自動的に学習することを可能にする。
用語
逐次モデルベース最適化
以前の観測に基づいて新しい評価点を提案するために、逐次的モデルを使用する最適化の一般的な枠組み。
用語
多目的ベイズ最適化
複数の競合する目的を扱うためのベイズ最適化の拡張で、単一の最適解ではなくパレート最適フロンティアを探索する。
用語
ノイズハンドリング
目的関数の観測におけるノイズをモデル化・管理する技術。ノイズのある評価を伴う実際のアプリケーションで不可欠。
用語
並列ベイズ最適化
バッチ選択に適した獲得基準を使用して、複数の評価ポイントを同時に提案する並列評価のための変種。
用語
カーネル設計
目的関数の特定の特性を捉えるための適切な共分散関数を設計・選択するプロセス。
用語
獲得関数の最適化
次の評価候補点を見つけるために獲得関数を最大化する二次最適化問題。
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