Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Otimização Bayesiana Combinatória
Adaptação da otimização bayesiana a espaços de busca discretos ou combinatórios, utilizando modelos de substituição específicos para gerenciar estruturas como grafos ou permutações.
Modelo de Substituição Categórico
Modelo de substituição (surrogate model) projetado para gerenciar variáveis categóricas ou discretas, frequentemente baseado em processos gaussianos com núcleos adaptados a espaços discretos.
Núcleo de Hamming
Função de núcleo específica para espaços discretos que mede a similaridade entre dois pontos contando o número de coordenadas diferentes, comumente usada em processos gaussianos para otimização combinatória.
Aquisição por Treliça
Estratégia de aquisição que explora o espaço de busca discreto seguindo uma estrutura de treliça, permitindo uma avaliação sistemática das configurações vizinhas.
BOCP (Otimização Bayesiana para Problemas Combinatórios)
Estrutura metodológica específica para a aplicação da otimização bayesiana a problemas combinatórios, integrando modelos e estratégias de aquisição adaptados.
Espaço de Permutações
Domínio de busca discreto onde as soluções são arranjos ordenados de elementos, exigindo métricas de similaridade e núcleos especializados como o núcleo de Kendall.
Núcleo de Grafos
Função de núcleo definida em estruturas de grafos que calcula a similaridade entre dois grafos com base em suas propriedades topológicas ou suas subestruturas comuns.
Modelo de Markov Aleatório
Abordagem alternativa ao processo gaussiano para modelar a função objetivo em espaços discretos, capturando as dependências entre variáveis binárias ou categóricas.
Otimização Combinatória Multi-Objetivo
Extensão da otimização bayesiana combinatória para problemas com múltiplos objetivos contraditórios, utilizando fronteiras de Pareto aproximadas em espaços discretos.
Representação One-Hot
Técnica de codificação de variáveis categóricas em vetores binários para permitir o uso de modelos contínuos em contextos de otimização combinatória.
Método da Árvore de Partição
Abordagem que divide recursivamente o espaço de busca discreto em sub-regiões usando árvores de decisão, guiada pelas observações da função objetivo.
BO com Variáveis Mistas
Variante da otimização bayesiana que lida simultaneamente com variáveis contínuas, discretas e categóricas, exigindo modelos substitutos híbridos.
Aquisição por Recozimento Simulado
Estratégia de aquisição que combina o critério bayesiano com um mecanismo de recozimento simulado para escapar de ótimos locais em paisagens discretas.
Modelo Substituto Baseado em Árvores
Alternativa aos processos gaussianos utilizando modelos de conjunto como florestas aleatórias, naturalmente adaptados a espaços discretos e estruturas não-lineares.
Distância de Kendall
Métrica de similaridade entre permutações que conta o número mínimo de trocas adjacentes necessárias para transformar uma permutação em outra, utilizada em núcleos para espaços de ordenação.
Otimização Bayesiana Sequencial
Aplicação da otimização bayesiana a problemas de decisão sequencial onde as ações são discretas, modelando a política ótima com processos gaussianos.
Kernel de String
Função de kernel especializada para espaços de strings ou sequências discretas, calculando a similaridade com base em subsequências comuns.
BO para Hiperparâmetros Discretos
Aplicação específica da otimização bayesiana combinatória para o ajuste de hiperparâmetros quando estes pertencem a conjuntos discretos ou categóricos.