متنبئ البنية
عدد الطبقات والعرض والخيارات الهيكلية
يتنبأ بعائلات البنية التي من المرجح أن تقدم أفضل مقايضة جودة-ميزانية لفئة مشكلة محددة.
اتجاه بحثي
Meta Models
متنبئات لكل فئة مدربة على مخرجات AIR.
النماذج الوصفية هي نماذج بديلة خاصة بالفئة مدربة على بيانات تجارب منظمة من AIR. تحول الإشارة التجريبية المتراكمة إلى طبقة تنبؤية تقدر ما سينجح قبل الالتزام بميزانية المسح الكاملة. هذا تحسين بايزي مبني على بيانات NAS حقيقية.
سياسة بحث تنبؤية
لا تستبدل النماذج الوصفية التجارب — بل تعيد تشكيل كيفية ترتيب أولويات التجارب. النتيجة هي سياسة بحث تصبح أدق مع كل دورة مسح.
متنبئ الدوال
الأوليات والمجموعات التشغيلية
يقيّم دوال التفعيل والتطبيعات ومجموعات العمليات المقترحة حتى يتم تخفيض أولوية المتغيرات منخفضة الإشارة قبل التشغيلات المكلفة.
متنبئ التقنيات
فعالية التحسين ووصفات التدريب
يقدر ما إذا كانت وصفات التدريب من المرجح أن تساعد أو تضر تحت القيود الحالية. مبنية من نفس السجلات المنظمة التي تقود قرارات توجيه AIR.
تتقدم النماذج الوصفية عبر ثلاث مراحل مع تراكم البيانات: عمليات غاوسية، وأشجار معززة بالتدرج، ومجموعات MLP.
النطاق الحالي مقيد عمداً بعائلات نماذج محددة، ويتوسع مع استمرار جودة المعايرة.