Optymalizacja bayesowska (Bayesian optimization) to sekwencyjna strategia optymalizacji globalnej, stosowana najczęściej do znajdowania ekstremów funkcji kosztownych w obliczeniach, takich jak hiperparametry modeli uczenia maszynowego. Metoda ta buduje model probabilistyczny (zazwyczaj proces gaussowski) funkcji celu i wykorzystuje funkcję akwizycji, aby zrównoważyć eksplorację nowych obszarów z eksploatacją miejsc o obiecujących wynikach.
Źródło: en.wikipedia.org
