Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
SMAC
Инструмент байесовской оптимизации, использующий случайные леса в качестве суррогатной модели для настройки алгоритмов, особенно эффективный в категориальных и условных пространствах гиперпараметров.
Выбор ансамбля
Процесс автоматического построения ансамбля оптимизированных моделей путем динамического выбора и взвешивания лучших моделей из большого пула кандидатов.
Оптимизированный конвейер
Полная последовательность преобразований данных и моделей машинного обучения, автоматически оптимизированная для максимизации предиктивной производительности на данном наборе данных.
Ансамблирование с бутстрэпом
Техника ансамблирования, при которой несколько моделей обучаются на разных бутстрэп-выборках обучающего набора данных для уменьшения дисперсии и улучшения обобщения.
Настройка алгоритма
Процесс систематического поиска лучшей конфигурации гиперпараметров для данного алгоритма на определенном классе задач.
Условное пространство поиска
Пространство гиперпараметров, в котором допустимость определенных параметров зависит от значений других параметров, требующее адаптивных стратегий поиска.
Auto-sklearn 2.0
Улучшенная версия Auto-sklearn с продвинутыми механизмами параллелизации, стратегиями выборки мета-обучения и более эффективной интеграцией ансамблей.
Метамодель
Модель, обученная предсказывать производительность алгоритмов машинного обучения на основе метапризнаков наборов данных для направления поиска алгоритмов.
Выбор модели на основе производительности
Стратегия автоматического выбора моделей, основанная на сравнительной оценке производительности множественных конфигураций на валидационных данных.
Оптимизация с учетом ресурсов
Процесс оптимизации, который учитывает вычислительные ограничения, такие как время и память, для нахождения лучшего компромисса между производительностью и затратами.