Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Initialisation Intelligente
Stratégie d'optimisation qui utilise les connaissances acquises lors d'optimisations précédentes pour sélectionner des points de départ prometteurs dans l'espace de recherche des hyperparamètres.
Méta-Optimiseur
Algorithme conçu pour optimiser les hyperparamètres d'autres algorithmes d'optimisation, en apprenant les meilleures stratégies de recherche adaptées à différentes classes de problèmes.
Apprentissage par Analogie
Méthode de méta-apprentissage qui identifie des similarités structurelles entre tâches pour transférer efficacement les configurations d'hyperparamètres optimales.
Espace de Recherche Conditionnel
Représentation de l'espace des hyperparamètres où les valeurs valides de certains hyperparamètres dépendent conditionnellement des valeurs d'autres hyperparamètres précédemment sélectionnés.
Optimisation Séquentielle par Modèle
Approche d'optimisation bayésienne qui construit un modèle de substitution de la fonction objectif pour guider efficacement la recherche d'hyperparamètres optimaux.
Méta-Base de Données
Ensemble structuré d'expériences d'optimisation précédentes contenant les configurations d'hyperparamètres, les performances atteintes et les caractéristiques des tâches associées.
Apprentissage Multi-Tâches pour Hyperparamètres
Paradigme où l'optimisation d'hyperparamètres sur plusieurs tâches simultanées permet de découvrir des configurations robustes et généralisables à de nouvelles tâches.
Warm-Starting Adaptatif
Technique d'initialisation qui sélectionne dynamiquement les points de départ optimaux basés sur la similarité métrique entre la tâche courante et les tâches historiques.
Метахарактеристики
Дескрипторы набора данных или задачи обучения, которые позволяют предсказывать оптимальные гиперпараметры на основе метрического сходства.
Контекстуальная бандитная оптимизация
Подход к оптимизации, который рассматривает выбор гиперпараметров как задачу многорукого бандита, где контекст предоставляет информацию о текущей задаче.
Мета-градиентное обучение
Метод, который оптимизирует гиперпараметры, вычисляя градиенты относительно их производительности на наборе мета-обучающих задач, позволяя точную адаптацию.
Интеллектуальный иерархический поиск
Стратегия исследования пространства гиперпараметров, которая учитывает структурные зависимости между параметрами, используя знания мета-обучения.
Передача гиперпараметров
Процесс миграции оптимальных конфигураций гиперпараметров из исходной области в целевую область с адаптацией на основе метахарактеристик.
Обучение с подкреплением для гиперпараметров
Формулировка оптимизации гиперпараметров как задачи последовательного принятия решений, где агент обучается оптимальной политике выбора гиперпараметров.