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Glossário IA

O dicionário completo da Inteligência Artificial

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categorias
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subcategorias
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termos
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termos

Processo Gaussiano

Modelo probabilístico não paramétrico que define uma distribuição sobre as funções, caracterizado por uma função média e uma função de covariância (kernel).

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Função de Aquisição

Função heurística que guia a seleção do próximo ponto de avaliação, equilibrando exploração e explotação com base no modelo substituto.

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Melhoria Esperada (EI)

Função de aquisição que calcula a melhoria esperada em relação à melhor observação atual, ponderada pela sua probabilidade de ocorrência.

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Probabilidade de Melhoria (PI)

Função de aquisição que maximiza a probabilidade de melhoria em relação ao melhor ponto atual, sem considerar a magnitude da melhoria.

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Função Kernel

Função que mede a similaridade entre os pontos de entrada e define a estrutura de covariância do processo gaussiano, influenciando a regularidade da função modelada.

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Hiperprior

Distribuição a priori sobre os hiperparâmetros do modelo (como os parâmetros do kernel), permitindo a aprendizagem automática desses parâmetros por inferência Bayesiana.

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Otimização Sequencial Baseada em Modelo (SMBO)

Estrutura geral de otimização que utiliza um modelo sequencial para propor novos pontos de avaliação com base nas observações anteriores.

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Otimização Bayesiana Multiobjetivo

Extensão da otimização Bayesiana para gerenciar múltiplos objetivos contraditórios, buscando a fronteira de Pareto ótima em vez de um único ótimo.

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Tratamento de Ruído

Técnicas para modelar e gerenciar o ruído nas observações da função objetivo, essencial para aplicações reais com avaliações ruidosas.

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Otimização Bayesiana Paralela

Variante que propõe múltiplos pontos simultaneamente para avaliação paralela, utilizando critérios de aquisição adaptados à seleção em lote.

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Projeto de Kernel

Processo de design ou seleção da função de covariância apropriada para capturar as propriedades específicas da função objetivo.

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Otimização da Aquisição

Problema de otimização secundária que consiste em maximizar a função de aquisição para encontrar o próximo ponto de avaliação candidato.

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