La optimización bayesiana (también conocida como optimización de caja negra) es una técnica de optimización que utiliza la inferencia bayesiana para encontrar el valor óptimo de una función desconocida. Es un tipo de algoritmo de optimización que se ha vuelto cada vez más popular en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
En la optimización bayesiana, el proceso de optimización se lleva a cabo tomando una serie de decisiones informadas para alcanzar un resultado óptimo. Se centra en el proceso general de exploración y explotación, con el objetivo de encontrar la mejor solución posible dado un conjunto de criterios predeterminados.
La optimización bayesiana funciona creando un modelo de la función desconocida que luego se utiliza para tomar decisiones informadas sobre qué valores de parámetros probar. Este modelo se actualiza después de cada iteración y se proporciona con datos adicionales, lo que le permite ser más preciso al predecir los mejores valores de los parámetros. Este tipo de optimización se puede aplicar a problemas con espacios de entrada y salida continuos o binarios, y ha encontrado una gran aplicación en el ajuste de hiperparámetros.
La optimización bayesiana es particularmente adecuada para problemas que no pueden resolverse fácilmente con técnicas de optimización basadas en gradientes. Además, puede reducir eficientemente el número de iteraciones necesarias para llegar a una solución, lo que a menudo conduce a valores óptimos en muchas menos iteraciones que los enfoques clásicos.
El procedimiento de optimización bayesiano es una de las herramientas más poderosas disponibles para optimizar sistemas complejos y puede usarse para una variedad de tareas, como optimización de diseño, modelado predictivo y control inteligente. También es fácilmente adaptable a una variedad de situaciones, ya que requiere poca información previa sobre el sistema que se está optimizando.
