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Glossário IA

O dicionário completo da Inteligência Artificial

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Successive Halving

Método de eliminação progressiva que divide por dois o número de configurações a cada iteração, alocando mais recursos aos melhores desempenhos identificados.

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Alocação dinâmica de recursos

Estratégia adaptativa que distribui o orçamento computacional com base no desempenho observado das configurações de hiperparâmetros durante a otimização.

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Orçamento computacional

Recurso computacional total disponível definido em termos de iterações, épocas de treinamento ou tempo de CPU alocado para a otimização de hiperparâmetros.

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Eliminação precoce

Mecanismo que interrompe prematuramente a avaliação de configurações de baixo desempenho para economizar recursos computacionais.

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ASHA

Asynchronous Successive Halving Algorithm implementa o Successive Halving de forma assíncrona para maximizar o uso de recursos em arquiteturas paralelas.

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Otimização multi-fidelidade

Abordagem que utiliza aproximações de menor qualidade, mas mais rápidas, para avaliar rapidamente as configurações antes de sua avaliação completa.

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Configuração hiperparamétrica

Conjunto específico de valores atribuídos aos hiperparâmetros de um modelo de aprendizado de máquina, definindo uma configuração única a ser avaliada.

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Bracket elimination

Processo de eliminação por estágios no Hyperband, onde múltiplos 'brackets' com diferentes alocações iniciais de recursos são executados em paralelo.

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Estratégia de alocação de recursos

Política que determina a distribuição do orçamento computacional entre as configurações de hiperparâmetros durante o processo de otimização.

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Exploração do espaço de hiperparâmetros

Processo sistemático de busca no espaço de hiperparâmetros para identificar as configurações ótimas de acordo com métricas de desempenho definidas.

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Poda baseada no desempenho

Técnica de poda de configurações baseada em seu desempenho relativo em comparação com um limiar ou com as melhores configurações observadas.

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Eficiência computacional

Medida da eficiência com que o algoritmo de otimização utiliza os recursos disponíveis para encontrar configurações de alto desempenho.

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Fidelidade da configuração

Nível de precisão ou qualidade usado para avaliar uma configuração de hiperparâmetros, aumentado progressivamente para as melhores configurações.

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Alocação adaptativa de recursos

Mecanismo que ajusta dinamicamente a distribuição de recursos com base nas tendências de desempenho observadas durante a otimização.

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