ベイジアン最適化

ベイズ最適化は、ベイズ統計に基づく大域的最適化手法で、目的関数の確率モデルを構築することで効率的に最適解を見つけることを目指しています。この手法は、評価が高コストであり、導関数が利用できないようなブラックボックス関数の最適化に特に適しています。その中心的な考え方は、事前知識と観測データを用いて事後分布を継続的に更新し、最適化目標を達成するための探索回数を最小限に抑えるよう、次のサンプリング点の選択をガイドすることです。ベイズ最適化は、機械学習のハイパーパラメータ調整、実験設計、エンジニアリング最適化などの分野で重要な応用価値を持っています。