الأمثل بايزي

التحسين الافتراضي هو أسلوب للعثور بكفاءة على المعلمات المثلى للنظام، وخاصةً نماذج التعلم الآلي. فهو يجمع بين أفكار من الاحتمالية البايزية وخوارزميات التحسين لاستكشاف مساحة الإدخال لوظيفة موضوعية وتوفير المعلمات المثلى الأكثر ترجيحًا للنموذج. وهو يختلف عن أساليب التحسين التقليدية من حيث أنه لا يبحث في مساحة الإدخال بالكامل ولكنه يركز بدلاً من ذلك على مجموعة فرعية أكثر تقييدًا والتي من المرجح أن تحقق أفضل النتائج.

تعود جذور التحسين البايزي إلى نظرية الاحتمالات البايزية، التي تنص على أن الأحداث المرصودة مشروطة باحتمالية أحداث أخرى. تسمح النظرية للمستخدم بإنشاء توزيع احتمالي على مساحة الإدخال وحساب التوقع الخلفي باعتباره القيمة الأكثر ترجيحًا للمعلمات. ويمكن بعد ذلك استخدام الأمثل الناتج لتحسين النموذج بدقة.

يتم تطبيق التحسين الافتراضي بشكل شائع في التعلم الآلي للعثور على معلمات الشبكة العصبية أو إعدادات خوارزمية التعلم المعزز. في هذه الحالات، يمكن أن يقلل عدد التقييمات اللازمة للعثور على الأمثل وتوفير الوقت الثمين للمطورين.

مع نمو مجال التعلم الآلي، أصبح التحسين الافتراضي شائعًا بشكل متزايد نظرًا لقدرته على تقديم حلول دقيقة بطريقة فعالة من حيث الوقت. يتم استخدامه أيضًا لمجموعة واسعة من التطبيقات الأخرى بما في ذلك ضبط Hyperparameter، والتركيب التلقائي للنموذج، وتحسين المحتوى على صفحات الويب.

يعد تحسين بايزي أداة رئيسية للعثور بكفاءة على المعلمات المثالية لمشكلة معينة، وقد أصبح جزءًا لا يتجزأ من مجموعة أدوات التعلم الآلي.