Семплирование для Байесовской оптимизации

Задача дизайна экспериментов возникает во многих естественнонаучных и инженерных задачах. Системы, рассматриваемые в экспериментах, обычно требуют правильной конфигурации и описания архитектуры. Таким образом, основная задача - найти оптимальный набор параметров систем, и байесовская оптимизация является одним из наиболее используемых подходов для этого. Байесовская оптимизация строится на функции выбора, которая порождает задачу внутренней оптимизации. Численные методы оптимизации с трудом справляются с данной задачей, и проблема решается частично даже после внедрения эвристик, при этом не имея полных гарантий на практике. Однако проблему внутреннюю задачу оптимизации можно рассмотреть как задачу семплирования, что открывает новые возможности для Байесовской оптимизации.

Презентация (Фомичева) (PDF, 28,50 Мб)

Итоговая документация