Байес оптимизациясы жана acquisition функциялары (EI, UCB, PI) эмне?

Бейес оптимизациясы — бул кымбат баалуу же аналитикалык формасы жок татаал функцияларды оптималдаштыруу ыкмасы. Ал көбүнчө Гаусс процесси болгон мүмкүнчүлүк моделин колдонуп, максаттык функцияны жакындаштырып, кийинки баалоо пункттарын тандоодо изилдөө (exploration) жана колдонуу (exploitation) ортосунда баланс түзөт.

Алып келүү функциялары — бул учурдагы моделге негизделген, кийинки экспериментти кайда өткөрүү керектигин аныктаган функциялар. Алар моделдин алдын ала божомолдорун пунктту тандоо критерийине айлантат.

Негизги алуу функциялары:

• Expected Improvement (EI) — учурдагы эң жакшы мааниге салыштырмалуу күтүлгөн жакшыртуу. Максималдуу жакшыртууну күтүп жаткан пункттарды тандоого мүмкүндүк берет.

• Upper Confidence Bound (UCB) — орточо божомол жана белгисиздикти (таркатуу) коэффициент менен бириктирип, изилдөө жана колдонуу ортосунда баланс түзөт. Формуласы көбүнчө мындай: UCB(x) = μ(x) + κ·σ(x), анда κ — параметр.

• Probability of Improvement (PI) — x пунктунда функция учурдагы эң жакшы натыйжаны ашыруу мүмкүнчүлүгү.

Ошентип, Bayesian Optimization функциянын максимуму же минимумун эффективдүү издейт, модел жана алуу функциясы аркылуу эң перспективдүү пункттарды тандоого мүмкүндүк берет.