L'optimisation bayésienne (également connue sous le nom d'optimisation boîte noire) est une technique d'optimisation qui utilise l'inférence bayésienne pour trouver la valeur optimale d'une fonction inconnue. Il s’agit d’un type d’algorithme d’optimisation devenu de plus en plus populaire dans le domaine de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle.
Dans l'optimisation bayésienne, le processus d'optimisation est réalisé en effectuant une série de choix éclairés pour atteindre un résultat optimal. Il se concentre sur le processus global d’exploration et d’exploitation, dans le but de trouver la meilleure solution possible compte tenu d’un ensemble de critères prédéterminés.
L'optimisation bayésienne fonctionne en créant un modèle de la fonction inconnue qui est ensuite utilisé pour faire des choix éclairés sur les valeurs des paramètres à tester. Ce modèle est mis à jour après chaque itération et doté de données supplémentaires, ce qui lui permet d'être plus précis dans la prédiction des meilleures valeurs de paramètres. Ce type d'optimisation peut être appliqué à des problèmes avec des espaces d'entrée et de sortie continus ou binaires et a trouvé une grande application dans le réglage des hyperparamètres.
L'optimisation bayésienne est particulièrement bien adaptée aux problèmes qui ne peuvent pas être facilement résolus avec des techniques d'optimisation basées sur le gradient. De plus, elle peut réduire efficacement le nombre d’itérations nécessaires pour arriver à une solution, conduisant souvent à des valeurs optimales en beaucoup moins d’itérations que les approches classiques.
La procédure d'optimisation bayésienne est l'un des outils les plus puissants disponibles pour optimiser des systèmes complexes et peut être utilisée pour diverses tâches, telles que l'optimisation de la conception, la modélisation prédictive et le contrôle intelligent. Il est également facilement adaptable à diverses situations, car il nécessite peu d’informations préalables sur le système à optimiser.
