Optimisation bayésienne

L'optimisation bayésienne est une méthode d'optimisation globale basée sur la statistique bayésienne, conçue pour trouver efficacement la solution optimale en construisant un modèle probabiliste de la fonction objectif. Cette méthode est particulièrement adaptée à l'optimisation de fonctions boîte noire où les évaluations sont coûteuses et les dérivées indisponibles. Son cœur réside dans la mise à jour continue de la distribution a posteriori en utilisant des connaissances a priori et des données observées, ce qui guide la sélection des points d'échantillonnage suivants afin de minimiser le nombre de recherches nécessaires pour atteindre l'objectif d'optimisation. L'optimisation bayésienne a une valeur d'application significative dans des domaines tels que l'ajustement des hyperparamètres en apprentissage automatique, la conception expérimentale et l'optimisation en ingénierie.