Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Limite Superior de Confiança (UCB)
Função de aquisição que adiciona um termo de exploração, proporcional à incerteza do modelo, à média prevista, permitindo um controle explícito do compromisso exploração-explotação através de um parâmetro.
Probabilidade de Melhoria (PI)
Função de aquisição que calcula a probabilidade de um ponto candidato melhorar o melhor resultado atual, tendendo a favorecer a explotação de áreas já conhecidas como promissoras.
Núcleo (ou Função de Covariância)
Função que define a similaridade entre dois pontos no espaço de busca e determina as propriedades de suavização do processo gaussiano, crucial para a qualidade do modelo substituto.
Busca Multi-Objetivo
Extensão da otimização bayesiana que visa otimizar simultaneamente vários objetivos contraditórios, produzindo uma frente de Pareto de soluções não dominadas.
Otimização Paralela
Variante da otimização bayesiana que propõe vários pontos para serem avaliados simultaneamente, acelerando o processo ao aproveitar os recursos de computação distribuída.
Hiperparâmetro de Núcleo
Parâmetros do núcleo do processo gaussiano (como o comprimento de escala ou a variância) que definem a estrutura de correlação do modelo substituto e são frequentemente otimizados internamente.
Inicialização por Amostragem Latina
Estratégia para gerar os primeiros pontos de avaliação que garante uma cobertura homogênea do espaço de busca, reduzindo o viés inicial do modelo substituto.
Otimização Baseada na Região de Confiança
Abordagem que restringe a busca a uma região de confiança em torno da melhor solução atual, ajustando-a dinamicamente para acelerar a convergência local.
Função Objetivo Ruidosa
Função de avaliação cujos resultados são contaminados por ruído aleatório, necessitando de adaptações do processo gaussiano e de funções de aquisição para gerenciar a incerteza.
Ajuste Automatizado de Hiperparâmetros
Processo que utiliza algoritmos como a otimização bayesiana para encontrar automaticamente a combinação de hiperparâmetros que otimiza o desempenho de um modelo de aprendizado de máquina.