Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Параллельная оценка гиперпараметров
Техника оптимизации, при которой несколько конфигураций гиперпараметров оцениваются одновременно на разных вычислительных устройствах для ускорения процесса поиска.
Распределённый поиск по сетке
Систематический подход, при котором пространство поиска разделяется и распределяется по нескольким вычислительным узлам, каждый из которых исследует определённую подсетку.
Асинхронная байесовская оптимизация
Вариант байесовской оптимизации, при котором оценки не требуют синхронизации, что позволяет использовать результаты по мере их поступления.
Параллельная популяционная стратегия
Метод эволюционной оптимизации, при котором несколько популяций развиваются одновременно на разных процессорах с периодическим обменом информацией.
Распределённая многофиделитиальная оценка
Подход, сочетающий распределённые оценки высокой и низкой фиделитиальности на разных ресурсах для балансировки вычислительных затрат и точности.
Параллельный генетический алгоритм
Параллельная реализация генетических алгоритмов, при которой операции отбора, скрещивания и мутации распределяются по нескольким обрабатывающим устройствам.
Распределённый имитационный отжиг
Параллельный вариант имитационного отжига, при котором несколько цепей Маркова развиваются одновременно с механизмами координации или независимости.
Параллельная оптимизация роем частиц
Распределённая версия алгоритма PSO, при которой движение и обновление частиц вычисляются параллельно на разных процессорах.
Bandit manchot hiérarchique distribué
Structure de décision distribuée où plusieurs bandits hiérarchiques fonctionnent en parallèle pour explorer différents sous-espaces d'hyperparamètres.
Méta-apprentissage distribué
Approche où plusieurs modèles apprennent simultanément sur différentes tâches ou partitions de données pour accélérer l'optimisation d'hyperparamètres.
Équilibrage de charge adaptatif
Mécanisme dynamique distribuant les évaluations d'hyperparamètres en fonction de la disponibilité et de la performance des ressources computationnelles.
Communication inter-processus pour optimisation
Protocoles et interfaces permettant l'échange d'informations entre processus d'optimisation parallèles pour coordonner la recherche d'hyperparamètres.
Évaluation en lot synchrone
Stratégie où un ensemble de configurations d'hyperparamètres est évalué simultanément et les résultats sont collectés avant de décider des prochaines évaluations.
Évaluation continue asynchrone
Approche où les nouvelles configurations sont lancées dès que des ressources se libèrent, sans attendre la fin des évaluations en cours.
Tolérance aux pannes en optimisation distribuée
Mécanismes garantissant la continuité de l'optimisation malgré les défaillances de nœuds de calcul ou les interruptions réseau.
Orchestration de ressources cloud pour optimisation
Gestion automatisée des ressources cloud (containers, VMs) pour optimiser l'allocation dynamique lors de l'optimisation d'hyperparamètres à grande échelle.
Стратегия параллельного семплирования
Метод, который одновременно генерирует несколько кандидатов гиперпараметров параллельно, часто основанный на распределенных вероятностных моделях.