Also known as: Bayesian Optimisation
Байесовская оптимизация — стратегия оптимизации целевых функций, оценка которых требует больших затрат. Она строит вероятностную суррогатную модель целевой функции и использует оценки неопределенности для выбора перспективных вычислений. Она часто применяется для настройки гиперпараметров и других задач оптимизации с малым числом проб.
A probabilistic regression model technique for optimizing computationally expensive objective functions by instead optimizing a surrogate that quantifies the uncertainty using a Bayesian learning technique. Since Bayesian optimization is itself very expensive, it is usually used to optimize expensive-to-evaluate tasks that have a small number of parameters, such as selecting hyperparameters.