ベイジアン最適化 (ブラック ボックス最適化とも呼ばれる) は、ベイジアン推論を使用して未知の関数の最適値を見つける最適化手法です。これは、機械学習と人工知能でますます普及している最適化アルゴリズムの一種です。
ベイジアン最適化では、最適な結果を得るために情報に基づいた一連の選択を行うことによって最適化プロセスが実行されます。これは、探索と活用の全体的なプロセスに焦点を当てており、所定の基準を与えられた上で可能な限り最良のソリューションを見つけることを目標としています。
ベイジアン最適化は、未知の関数のモデルを作成することで機能し、そのモデルを使用して、どのパラメーター値をテストするかについて情報に基づいた選択を行います。このモデルは各反復後に更新され、追加データが提供されるため、最適なパラメーター値をより正確に予測できるようになります。このタイプの最適化は、連続またはバイナリの入出力空間の問題に適用でき、ハイパーパラメータの調整に優れた用途が見出されています。
ベイジアン最適化は、勾配ベースの最適化手法では簡単に解決できない問題に特に適しています。さらに、解に到達するために必要な反復回数を効率的に削減できるため、多くの場合、従来のアプローチよりもはるかに少ない反復で最適な値が得られます。
ベイズ最適化手順は、複雑なシステムを最適化するために利用できる最も強力なツールの 1 つであり、設計の最適化、予測モデリング、インテリジェント制御などのさまざまなタスクに使用できます。また、最適化されるシステムに関する事前情報がほとんど必要ないため、さまざまな状況に簡単に適応できます。
