❓300 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_226

🟡 Что такое баесовская оптимизация ? (Часть_1)

Баесовская оптимизация (Bayesian Optimization) - это эффективный метод оптимизации функций, особенно подходящий для решения сложных задач оптимизации, где целевая функция является вычислительно дорогостоящей, шумной или неизвестной в аналитической форме.

#BayesianOptimization #SurrogateMdel #BayesianUpdate #IterativeSearch #Exploration #Exploitation

🗣Чем больше шеров и лайков, тем активнее выкладываю посты !!!

❓300 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_226

🟡 Что такое баесовская оптимизация ? (Часть_2)

Ключевые особенности баесовской оптимизации:

1. Вероятностная модель (суррогатная модель): Вместо работы напрямую с целевой функцией, баесовская оптимизация использует вероятностную модель, которая аппроксимирует и предсказывает поведение целевой функции. Эта модель называется "суррогатной моделью".

#BayesianOptimization #SurrogateMdel #BayesianUpdate #IterativeSearch #Exploration #Exploitation

🗣Чем больше шеров и лайков, тем активнее выкладываю посты !!!

❓300 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_226

🟡 Что такое баесовская оптимизация ? (Часть_2)

Ключевые особенности баесовской оптимизации:

2. Байесовское обновление: По мере получения новых наблюдений целевой функции, алгоритм использует правило Байеса для обновления параметров суррогатной модели. Это позволяет постепенно улучшать представление о функции.

#BayesianOptimization #SurrogateMdel #BayesianUpdate #IterativeSearch #Exploration #Exploitation

🗣Чем больше шеров и лайков, тем активнее выкладываю посты !!!

❓300 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_226

🟡 Что такое баесовская оптимизация ? (Часть_3)

Ключевые особенности баесовской оптимизации:

3. Итеративный поиск: На основе обновленной суррогатной модели, алгоритм выбирает следующую точку, в которой необходимо оценить целевую функцию. Этот выбор основан на балансе между исследованием новых областей (exploration) и использованием накопленной информации (exploitation).

#BayesianOptimization #SurrogateMdel #BayesianUpdate #IterativeSearch #Exploration #Exploitation

🗣Чем больше шеров и лайков, тем активнее выкладываю посты !!!

❓300 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_226

🟡 Что такое баесовская оптимизация ? (Часть_4)

Типичный алгоритм баесовской оптимизации включает следующие шаги:

1. Инициализация: Начальная суррогатная модель строится на основе нескольких начальных наблюдений целевой функции.

2. Обновление модели: После каждой новой оценки целевой функции, суррогатная модель обновляется с помощью правила Байеса, чтобы лучше аппроксимировать поведение функции.

#BayesianOptimization #SurrogateMdel #BayesianUpdate #IterativeSearch #Exploration #Exploitation

🗣Чем больше шеров и лайков, тем активнее выкладываю посты !!!

❓300 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_226

🟡 Что такое баесовская оптимизация ? (Часть_5)

3. Выбор следующей точки: На основе текущей суррогатной модели, алгоритм определяет, в какой точке следует оценить целевую функцию в следующий раз. Для этого используются различные критерии, такие как ожидаемое улучшение (Expected Improvement) или верхняя доверительная граница (Upper Confidence Bound).

4. Оценка целевой функции: Целевая функция оценивается в выбранной точке, и результат используется для обновления суррогатной модели.

5. Итерация: Шаги 2-4 повторяются до достижения критерия остановки (например, достижение максимального числа итераций или сходимости к оптимальному решению).

#BayesianOptimization #SurrogateMdel #BayesianUpdate #IterativeSearch #Exploration #Exploitation

🗣Чем больше шеров и лайков, тем активнее выкладываю посты !!!

❓300 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_227

🟡Каковы основные области применения баесовской оптимизации?

1. Машинное обучение и искусственный интеллект:
- Оптимизация гиперпараметров моделей машинного обучения (например, глубины и ширины нейронных сетей, коэффициентов регуляризации и т.д.);
- Оптимизация архитектуры моделей глубокого обучения;
- Поиск оптимальных алгоритмов и конфигураций для задач интеллектуального анализа данных;

#BayesianOptimization #SurrogateMdel #BayesianUpdate #IterativeSearch #Exploration #Exploitation

🗣Чем больше шеров и лайков, тем активнее выкладываю посты !!!

❓300 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_227

🟡Каковы основные области применения баесовской оптимизации? (Часть_2)

Конструкторское проектирование:

- Оптимизация параметров сложных инженерных систем (аэрокосмические конструкции, автомобили, станки и др.)
- Поиск оптимальных материалов и геометрий для повышения производительности и эффективности.

#BayesianOptimization #SurrogateMdel #BayesianUpdate #IterativeSearch #Exploration #Exploitation

🗣Чем больше шеров и лайков, тем активнее выкладываю посты !!!

❓300 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_227

🟡Каковы основные области применения баесовской оптимизации? (Часть_3)

Научные исследования:

- Оптимизация экспериментальных установок и протоколов в физике, химии, биологии и других областях
- Настройка параметров компьютерных симуляций и моделей

Финансы и экономика:

- Оптимизация портфелей ценных бумаг
- Прогнозирование финансовых рынков
- Оптимизация бизнес-процессов и принятие решений

#BayesianOptimization #SurrogateMdel #BayesianUpdate #IterativeSearch #Exploration #Exploitation

🗣Чем больше шеров и лайков, тем активнее выкладываю посты !!!

❓300 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_227

🟡Каковы основные области применения баесовской оптимизации? (Часть_4)

Робототехника и управление:

- Оптимизация траекторий и управляющих воздействий для роботов
- Настройка параметров контроллеров и систем управления

Оптимизация процессов в промышленности:

- Поиск оптимальных режимов работы производственных систем
- Оптимизация параметров технологических процессов

#BayesianOptimization #SurrogateMdel #BayesianUpdate #IterativeSearch #Exploration #Exploitation

🗣Чем больше шеров и лайков, тем активнее выкладываю посты !!!

❓300 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_227

🟡Что возвращает метод predict_proba() в scikit-learn ? (Часть_1)

Во-первых, важно понимать, что методы прогнозирования в scikit-learn возвращают разные типы результатов в зависимости от типа модели. Для моделей классификации, таких как логистическая регрессия или дерево решений, predict() возвращает классы, а predict_proba() возвращает оценки вероятностей.

#BayesianOptimization #SurrogateMdel #BayesianUpdate #IterativeSearch #Exploration #Exploitation

🗣Чем больше шеров и лайков, тем активнее выкладываю посты !!!

❓300 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_227

🟡Что возвращает метод predict_proba() в scikit-learn ? (Часть_2)

Однако, эти оценки вероятностей не всегда представляют истинные вероятности классов. Причина этого заключается в том, что модели в scikit-learn по умолчанию калибруются для оптимизации классификации, а не для возврата хорошо откалиброванных вероятностей.

#BayesianOptimization #SurrogateMdel #BayesianUpdate #IterativeSearch #Exploration #Exploitation

🗣Чем больше шеров и лайков, тем активнее выкладываю посты !!!

❓300 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_227

🟡Что возвращает метод predict_proba() в scikit-learn ? (Часть_3)

Существует несколько нюансов, на которые стоит обратить внимание:

1. Калибровка вероятностей: Модели в scikit-learn могут быть откалиброваны, чтобы возвращать более достоверные вероятности, используя методы, такие как Platt Scaling или Isotonic Regression. Это можно сделать с помощью класса CalibratedClassifierCV.

#BayesianOptimization #SurrogateMdel #BayesianUpdate #IterativeSearch #Exploration #Exploitation

🗣Чем больше шеров и лайков, тем активнее выкладываю посты !!!

❓300 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_227

🟡Что возвращает метод predict_proba() в scikit-learn ? (Часть_4)

Существует несколько нюансов, на которые стоит обратить внимание:

2. Интерпретация вероятностей: Результаты predict_proba() лучше интерпретировать как "оценки вероятностей" или "scores", которые отражают относительную уверенность модели в принадлежности примера к каждому классу, а не как абсолютные вероятности.

3. Ограничения метода: Для некоторых моделей, таких как деревья решений, вероятности, возвращаемые predict_proba(), могут быть особенно неточными, так как они основаны на эвристиках, а не на строгом статистическом выводе.

#BayesianOptimization #SurrogateMdel #BayesianUpdate #IterativeSearch #Exploration #Exploitation

🗣Чем больше шеров и лайков, тем активнее выкладываю посты !!!