ベイジアン最適化

ベイジアン最適化は、高価なブラックボックス関数の最適化に適した原理に基づいた効率的なグローバル最適化手法です。この方法では、目的関数に対して事前分布を設定し、高コストの関数評価結果を用いてこの事前分布を更新して事後予測分布を形成します。事後分布と獲得関数を組み合わせることで、次の観測位置が決定され、既知の高性能領域の活用（エクスプロイテーション）と未知の情報を持つ領域の探索（エクスプローレーション）のバランスを取りながら、最適化目標を達成します。ベイジアン最適化は、機械学習のハイパーパラメータ調整、ロボティクス、エンジニアリング設計などにおいて重要な応用価値を持っています。