Bayessche Optimierung

Bayesian Optimization ist eine globale Optimierungsmethode, die auf bayesianischer Statistik basiert und darauf ausgelegt ist, effizient die optimale Lösung zu finden, indem ein probabilistisches Modell der Zielfunktion konstruiert wird. Diese Methode eignet sich besonders für die Optimierung von Black-Box-Funktionen, bei denen Auswertungen teuer sind und Ableitungen nicht verfügbar sind. Ihr Kern besteht darin, die A-posteriori-Verteilung kontinuierlich mit Hilfe von Vorwissen und beobachteten Daten zu aktualisieren, um die Auswahl der nachfolgenden Stichprobenpunkte zu leiten und die Anzahl der erforderlichen Suchschritte zu minimieren, um das Optimierungsziel zu erreichen. Bayesian Optimization hat erhebliche Anwendungswerte in Bereichen wie der Hyperparameter-Tuning in maschinellem Lernen, dem Versuchsplanung und der Ingenieursoptimierung.