Ի՞նչ է Բայեզյան օպտիմիզացիան և ձեռքբերման ֆունկցիաները (EI, UCB, PI):

Բայեսյան օպտիմիզացիան մեթոդ է բարդ ֆունկցիաների օպտիմալացման համար, որոնք թանկ են հաշվարկելու համար կամ չունեն անալիտիկ ձև։ Այն օգտագործում է հավանականության մոդել (հաճախ Գաուսյան պրոցես)՝ նպատակային ֆունկցիան մոտավորելու համար և ընտրում է հաջորդ գնահատման կետերը՝ հավասարակշռելով հետազոտության (exploration) և օգտագործման (exploitation) միջև։

Ակվիզիցիոն ֆունկցիաները՝ դա ֆունկցիաներ են, որոնք ներկայիս մոդելի հիման վրա որոշում են, որտեղ պետք է իրականացնել հաջորդ փորձը։ Դրանք փոխում են մոդելի կանխատեսումները՝ ընտրության չափանիշ դարձնելով։

Հիմնական ակվիզիցիոն ֆունկցիաները՝

• Expected Improvement (EI) — սպասվող բարելավում ներկայիս լավագույն արժեքի համեմատ։ Ընտրում է այն կետերը, որտեղ սպասվում է առավելագույն բարելավում։

• Upper Confidence Bound (UCB) — համատեղում է միջին կանխատեսումը և անհայտությունը (տարածումը)՝ մի գործակիցով, որը թույլ է տալիս հավասարակշռել հետազոտությունը և օգտագործումը։ Ֆորմուլան սովորաբար է նման՝ UCB(x) = μ(x) + κ·σ(x), որտեղ κ-ն պարամետր է։

• Probability of Improvement (PI) — հավանականությունը, որ x կետում ֆունկցիան գերազանցի ներկայիս լավագույն արդյունքը։

Այսպիսով, Bayesian Optimization-ը արդյունավետորեն որոնում է ֆունկցիայի առավելագույնը կամ նվազագույնը՝ օգտագործելով մոդել և ակվիզիցիոն ֆունկցիա՝ առավել перспективային կետերը ընտրելու համար։