Optimasi Bayesian

Pengoptimalan Bayesian adalah teknik untuk menemukan parameter optimal secara efisien untuk suatu sistem, khususnya untuk model pembelajaran mesin. Ini menggabungkan ide-ide dari probabilitas Bayesian dan algoritma optimasi untuk mengeksplorasi ruang input dari fungsi tujuan dan memberikan parameter optimal yang paling mungkin untuk model tersebut. Pendekatan ini berbeda dengan pendekatan optimasi tradisional karena pendekatan ini tidak mencari seluruh ruang masukan, melainkan berfokus pada subset yang lebih terbatas yang lebih mungkin menghasilkan hasil optimal.

Optimasi Bayesian berakar pada teori probabilitas Bayesian, yang menyatakan bahwa peristiwa yang diamati dikondisikan pada probabilitas peristiwa lainnya. Teori ini memungkinkan pengguna untuk membangun distribusi probabilitas pada ruang masukan dan menghitung ekspektasi posterior sebagai nilai parameter yang paling mungkin. Hasil optimal yang dihasilkan kemudian dapat digunakan untuk mengoptimalkan model secara akurat.

Pengoptimalan Bayesian paling sering diterapkan dalam pembelajaran mesin untuk menemukan parameter jaringan saraf atau pengaturan algoritma pembelajaran penguatan. Dalam kasus ini, hal ini dapat mengurangi jumlah evaluasi yang diperlukan untuk menemukan evaluasi optimal dan menghemat waktu berharga bagi pengembang.

Seiring berkembangnya bidang pembelajaran mesin, pengoptimalan Bayesian menjadi semakin populer karena kemampuannya memberikan solusi akurat dan efisien waktu. Ini juga digunakan untuk berbagai aplikasi lain termasuk penyetelan Hyperparameter, Pemasangan Model Otomatis, dan Pengoptimalan Konten di Halaman Web.

Pengoptimalan Bayesian adalah alat utama untuk menemukan parameter optimal secara efisien untuk masalah tertentu, dan menjadi bagian integral dari perangkat pembelajaran mesin.