Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Otimização Bayesiana Paralela
Extensão da otimização bayesiana onde múltiplos pontos são avaliados simultaneamente em paralelo, reduzindo o tempo total de otimização ao explorar recursos de computação distribuídos.
Aquisição em Lote
Estratégia de seleção de um lote de pontos a serem avaliados simultaneamente, baseada numa função de aquisição que otimiza um critério de desempenho global sobre o conjunto do lote, em vez de um único ponto.
GP-UCB em Lote
Variante do algoritmo GP-UCB (Gaussian Process Upper Confidence Bound) adaptada para a seleção simultânea de múltiplos pontos, maximizando um limite superior na soma das recompensas esperadas do lote.
Amostragem de Thompson Paralela
Método de aquisição em lote onde múltiplas amostras são retiradas da distribuição a posteriori do modelo, e os pontos correspondentes aos máximos dessas amostras são avaliados em paralelo.
Kriging Believer
Heurística de aquisição sequencial em lote onde cada ponto seguinte é selecionado assumindo que as avaliações anteriores do lote são iguais às suas previsões pelo modelo (o 'believer').
Penalização Local
Técnica de aquisição em lote que penaliza a seleção de pontos próximos aos já escolhidos no lote atual, modificando a função de aquisição para encorajar a diversidade espacial das avaliações.
q-EI (Expected Improvement em quantidade)
Generalização do Expected Improvement para a otimização em lote, calculando a melhoria esperada sobre um conjunto de q pontos simultaneamente, levando em conta a sua correlação conjunta.
Max-Value Entropy Search (MVES)
Método de aquisição que visa a redução da incerteza sobre o valor máximo da função, adaptado para a avaliação paralela ao selecionar os pontos que maximizam a informação mútua sobre esse máximo.
Bandido Multi-Braços Paralelo
Estrutura de otimização onde múltiplos braços (configurações) são acionados simultaneamente em cada rodada, aplicada à otimização bayesiana para acelerar a exploração-exploração com avaliações paralelas.
BO Assíncrona
Abordagem de otimização bayesiana onde o modelo é atualizado e novos pontos são escolhidos assim que uma avaliação termina, sem esperar a conclusão de todas as avaliações em andamento para maximizar o uso dos recursos.
Ótimo Fantasma (Phantom Optimal)
Conceito na aquisição em lote onde um ponto ótimo hipotético é usado para guiar a seleção dos outros pontos do lote, penalizando os pontos que seriam ótimos se esse fantasma existisse.
KB (Knowledge Gradient) em Lote
Extensão do Knowledge Gradient para otimização paralela, avaliando o ganho de informação esperado de um lote de pontos na tomada de decisão final, levando em conta as correlações entre esses pontos.
Correlação de Aquisição em Lote
Medida da dependência estatística entre os valores da função de aquisição para diferentes pontos candidatos em um lote, crucial para evitar redundância e maximizar a eficiência da otimização paralela.
Diversidade em Lote
Princípio que guia a seleção de lotes de pontos a serem avaliados simultaneamente, visando maximizar a dispersão espacial ou informacional dos pontos para cobrir eficientemente o espaço de busca.
Paralelismo Interno vs. Externo
Distinção entre o paralelismo interno (avaliação paralela de pontos dentro de uma única iteração) e externo (execução de múltiplas iterações sequenciais em paralelo em diferentes recursos).
Heurística de Mentiroso Constante (Constant Liar)
Estratégia de aquisição em lote onde os pontos já selecionados no lote são assumidos como tendo um valor constante (ex: o melhor valor observado) durante a seleção dos pontos seguintes, para simplificar o cálculo.
GP-BUCB (Gaussian Process Batch Upper Confidence Bound)
Algoritmo de aquisição em lote que estende o princípio UCB para a seleção simultânea de vários pontos, equilibrando exploração e explotação ao nível do lote em vez do ponto individual.
Multi-Point Expected Improvement (MP-EI)
Variante do Expected Improvement que calcula a melhoria esperada para um conjunto de pontos, frequentemente utilizando aproximações da distribuição do máximo desses pontos para a seleção em lote.
Sequential Kriging Optimizer (SKO) Paralelo
Adaptação do otimizador SKO para avaliações paralelas, utilizando estratégias como o Kriging Believer ou a Local Penalisation para construir lotes de pontos eficazes.
Aquisição em Lote Baseada em Teoria da Informação
Classe de funções de aquisição em lote baseadas na teoria da informação, como o Entropy Search ou o MES, que visam maximizar a informação obtida sobre a distribuição do ótimo global a partir de um lote de avaliações.