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AI-woordenlijst

Het complete woordenboek van kunstmatige intelligentie

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Algorithme d'Estimation de Distribution

Métaheuristique évolutionnaire qui remplace les opérateurs génétiques traditionnels par l'apprentissage et l'échantillonnage de distributions de probabilité pour générer de nouvelles solutions.

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Modèle de Distribution Probabiliste

Structure mathématique capturant les dépendances statistiques entre les variables d'une population, utilisée pour guider la génération de nouveaux individus dans les EDA.

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UMDA

Algorithme EDA univarié qui suppose l'indépendance entre les variables et met à jour la distribution marginale de chaque variable séparément à chaque génération.

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PBIL

Variante d'EDA qui combine apprentissage incrémental et estimation de distribution, mettant à jour continuellement un vecteur de probabilités basé sur les meilleurs individus.

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Facteurisation de Distribution

Technique de décomposition d'une distribution de probabilité jointe complexe en produit de distributions conditionnelles plus simples pour réduire la complexité computationnelle.

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MIMIC

Algorithme EDA qui construit une chaîne de Markov optimale en maximisant l'information mutuelle pour capturer les dépendances entre variables.

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BOA

EDA avancé utilisant des réseaux bayésiens pour modéliser les dépendances complexes entre variables et échantillonner de nouvelles solutions selon ces relations.

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Vecteur de Probabilités

Structure de données unidimensionnelle stockant les probabilités marginales pour chaque variable binaire dans les EDA discrets simples.

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Distribution de Bernoulli

Modèle probabiliste discret pour variables binaires, où chaque variable a une probabilité p de prendre la valeur 1 et (1-p) de prendre la valeur 0.

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cGA

Variante d'EDA à population minimale utilisant une compétition entre deux individus pour mettre à jour un unique vecteur de probabilités.

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Échantillonnage par Rejet

Technique de génération d'échantillons à partir d'une distribution cible en acceptant ou rejetant des candidats selon une fonction de probabilité.

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Distribution Normale Tronquée

Distribution gaussienne limitée à un intervalle spécifique, utilisée dans les EDA pour respecter les contraintes de bornes sur les variables continues.

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Apprentissage de Structure

Processus d'identification automatique des dépendances entre variables dans les EDA avancés, utilisant des métriques comme le BIC ou l'AIC.

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Élitisme dans les EDA

Stratégie conservant les meilleures solutions d'une génération à l'autre pour garantir une monotonie d'amélioration dans les algorithmes d'estimation de distribution.

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Mixing Ratio

Paramètre contrôlant la proportion entre l'apprentissage à partir de la population courante et la conservation des distributions précédentes dans les EDA adaptatifs.

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Arbre de Chow-Liu

Structure de dépendance optimale sous forme d'arbre maximisant la vraisemblance, utilisée dans certains EDA pour modéliser efficacement les corrélations binaires.

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Échantillonnage Gibbs

Méthode MCMC pour générer des échantillons à partir de distributions conditionnelles complexes, appliquée dans les EDA pour modèles probabilistes sophistiqués.

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