Otimização bayesiana

A otimização bayesiana é uma técnica para encontrar com eficiência os parâmetros ideais para um sistema, em especial para modelos de aprendizado de máquina. Ela combina ideias de probabilidade bayesiana e algoritmos de otimização para explorar o espaço de entrada de uma função objetiva e fornecer os parâmetros ideais mais prováveis para o modelo. Ela difere das abordagens tradicionais de otimização porque não pesquisa todo o espaço de entrada, mas se concentra em um subconjunto mais restrito que tem maior probabilidade de produzir um ótimo.

A otimização bayesiana tem suas raízes na teoria da probabilidade bayesiana, que afirma que os eventos observados estão condicionados à probabilidade de outros eventos. A teoria permite que o usuário construa uma distribuição de probabilidade sobre o espaço de entrada e calcule a expectativa posterior como o valor mais provável dos parâmetros. O ótimo resultante pode então ser usado para otimizar o modelo com precisão.

A otimização bayesiana é mais comumente aplicada no aprendizado de máquina para encontrar os parâmetros de uma rede neural ou as configurações de um algoritmo de aprendizado por reforço. Nesses casos, ela pode reduzir o número de avaliações necessárias para encontrar o ideal e economizar um tempo valioso para os desenvolvedores.

À medida que o campo do aprendizado de máquina cresce, a otimização bayesiana está se tornando cada vez mais popular devido à sua capacidade de fornecer soluções precisas de maneira eficiente em termos de tempo. Ela também está sendo usada para uma ampla gama de outras aplicações, incluindo ajuste de hiperparâmetros, ajuste automático de modelos e otimização de conteúdo em páginas da Web.

A otimização bayesiana é uma ferramenta fundamental para encontrar com eficiência os parâmetros ideais para um determinado problema e está se tornando parte integrante do conjunto de ferramentas de aprendizado de máquina.