რა არის Bayesian ოპტიმიზაცია და შეძენის ფუნქციები (EI, UCB, PI)?

ბეისის ოპტიმიზაცია არის მეთოდი რთული ფუნქციების ოპტიმიზაციისთვის, რომლებიც ძვირი ღირს ან არ აქვთ ანალიტიკური ფორმა. ის იყენებს ალბათობის მოდელს (საშუალოდ გაუსის პროცესი) მიზნობრივი ფუნქციის ახლოვებისათვის და არჩევს შემდეგი შეფასების წერტილებს, ბალანსს ახდენს კვლევასა (exploration) და გამოყენებაში (exploitation).

მიღების ფუნქციები — ეს ფუნქციებია, რომლებიც მიმდინარე მოდელის საფუძველზე განსაზღვრავენ, სად უნდა ჩატარდეს შემდეგი ექსპერიმენტი. ისინი გარდაქმნიან მოდელის წინასწარმეტყველებებს წერტილის არჩევის კრიტერიუმად.

ძირითადი მიღების ფუნქციები:

• Expected Improvement (EI) — მოსალოდნელი გაუმჯობესება მიმდინარე საუკეთესო მნიშვნელობასთან შედარებით. არჩევს წერტილებს, სადაც მოსალოდნელია მაქსიმალური გაუმჯობესება.

• Upper Confidence Bound (UCB) — აერთიანებს საშუალო წინასწარმეტყველებას და გაურკვევლობას (ვარიანს) კოეფიციენტთან ერთად, რაც საშუალებას აძლევს კვლევასა და გამოყენებას შორის ბალანსის დაცვას. ფორმულა ჩვეულებრივ ასეა: UCB(x) = μ(x) + κ·σ(x), სადაც κ — პარამეტრია.

• Probability of Improvement (PI) — ალბათობა იმისა, რომ x წერტილში ფუნქცია გადააჭარბებს მიმდინარე საუკეთესო შედეგს.

ამ გზით, Bayesian Optimization ეფექტურად ეძებს ფუნქციის მაქსიმუმს ან მინიმუმს, მოდელის და მიღების ფუნქციის გამოყენებით, რათა შეარჩიოს ყველაზე პერსპექტიული წერტილები შეფასებისთვის.