Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Inicialização Inteligente
Estratégia de otimização que utiliza o conhecimento adquirido em otimizações anteriores para selecionar pontos de partida promissores no espaço de busca de hiperparâmetros.
Meta-Otimizador
Algoritmo projetado para otimizar os hiperparâmetros de outros algoritmos de otimização, aprendendo as melhores estratégias de busca adaptadas a diferentes classes de problemas.
Aprendizagem por Analogia
Método de meta-aprendizagem que identifica similaridades estruturais entre tarefas para transferir eficientemente as configurações ótimas de hiperparâmetros.
Espaço de Busca Condicional
Representação do espaço de hiperparâmetros onde os valores válidos de certos hiperparâmetros dependem condicionalmente dos valores de outros hiperparâmetros previamente selecionados.
Otimização Sequencial Baseada em Modelo
Abordagem de otimização bayesiana que constrói um modelo substituto da função objetivo para guiar eficientemente a busca por hiperparâmetros ótimos.
Meta-Base de Dados
Conjunto estruturado de experiências de otimização anteriores contendo as configurações de hiperparâmetros, os desempenhos alcançados e as características das tarefas associadas.
Aprendizagem Multi-Tarefa para Hiperparâmetros
Paradigma onde a otimização de hiperparâmetros em várias tarefas simultâneas permite descobrir configurações robustas e generalizáveis para novas tarefas.
Warm-Starting Adaptativo
Técnica de inicialização que seleciona dinamicamente os pontos de partida ótimos baseados na similaridade métrica entre a tarefa atual e as tarefas históricas.
Meta-Características
Descritores quantitativos e qualitativos de um conjunto de dados ou de uma tarefa de aprendizagem que permitem prever os hiperparâmetros ótimos por similaridade métrica.
Otimização em Bandido Contextual
Abordagem de otimização que trata a seleção de hiperparâmetros como um problema de bandido multi-braços onde o contexto fornece informações sobre a tarefa atual.
Aprendizagem por Gradiente Meta
Método que otimiza os hiperparâmetros calculando os gradientes em relação ao seu desempenho num conjunto de tarefas de meta-aprendizagem, permitindo uma adaptação fina.
Busca Hierárquica Inteligente
Estratégia de exploração do espaço de hiperparâmetros que respeita as dependências estruturais entre parâmetros enquanto explora o conhecimento de meta-aprendizagem.
Transferência de Hiperparâmetros
Processo de migração das configurações de hiperparâmetros ótimas de um domínio fonte para um domínio alvo, com adaptação baseada nas meta-características.
Aprendizagem por Reforço para Hiperparâmetros
Formulação da otimização hiperparamétrica como um problema de decisão sequencial onde um agente aprende uma política de seleção de hiperparâmetros ótima.