Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
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.
Méta-Caractéristiques
Descripteurs quantitatifs et qualitatifs d'un jeu de données ou d'une tâche d'apprentissage qui permettent de prédire les hyperparamètres optimaux par similarité métrique.
Optimisation en Bandit Contextuel
Approche d'optimisation qui traite la sélection d'hyperparamètres comme un problème de bandit à bras multiples où le contexte fournit des informations sur la tâche actuelle.
Apprentissage par Gradient Méta
Méthode qui optimise les hyperparamètres en calculant les gradients par rapport à leurs performances sur un ensemble de tâches méta-apprentissage, permettant une adaptation fine.
Recherche Hiérarchique Intelligente
Stratégie d'exploration de l'espace des hyperparamètres qui respecte les dépendances structurelles entre paramètres tout en exploitant les connaissances méta-apprentissage.
Transfert d'Hyperparamètres
Processus de migration des configurations d'hyperparamètres optimales d'un domaine source vers un domaine cible, avec adaptation basée sur les méta-caractéristiques.
Apprentissage par Renforcement pour Hyperparamètres
Formulation de l'optimisation hyperparamétrique comme un problème de décision séquentielle où un agent apprend une politique de sélection d'hyperparamètres optimale.