Bayesian Optimization / Tối ưu hóa Bayes

📖 Bayesian Optimization

Definition (English):

Bayesian optimization is a sequential design strategy for global optimization of black-box functions. It uses a surrogate model (typically Gaussian Process) to model the objective function, and an acquisition function to decide where to sample next. It is widely used for hyperparameter tuning in machine learning, where each evaluation is expensive.

📖 Tối ưu hóa Bayes

Định nghĩa (Tiếng Việt):

Tối ưu hóa Bayes là chiến lược thiết kế tuần tự để tối ưu hóa toàn diện các hàm đen (black-box). Nó sử dụng mô hình thay thế (thường là Quy trình Gauss) để mô hình hóa hàm mục tiêu, và hàm thu thập để quyết định điểm lấy mẫu tiếp theo. Nó được sử dụng rộng rãi để tinh chỉnh siêu tham số trong học máy, nơi mỗi lần đánh giá đều tốn kém.

📂 Phân loại: Advanced ML