A otimização bayesiana (também conhecida como otimização de caixa preta) é uma técnica de otimização que usa inferência bayesiana para encontrar o valor ideal de uma função desconhecida. É um tipo de algoritmo de otimização que tem se tornado cada vez mais popular em aprendizado de máquina e inteligência artificial.
Na otimização Bayesiana, o processo de otimização é realizado fazendo uma série de escolhas informadas para chegar a um resultado ideal. Centra-se no processo global de exploração e aproveitamento, com o objetivo de encontrar a melhor solução possível dado um conjunto de critérios pré-determinados.
A otimização bayesiana funciona criando um modelo da função desconhecida que é então usado para fazer escolhas informadas sobre quais valores de parâmetros testar. Este modelo é atualizado após cada iteração e fornecido com dados adicionais, permitindo-lhe ser mais preciso na previsão dos melhores valores dos parâmetros. Este tipo de otimização pode ser aplicado a problemas com espaços de entrada e saída contínuos ou binários e tem grande aplicação no ajuste de hiperparâmetros.
A otimização bayesiana é particularmente adequada para problemas que não podem ser facilmente resolvidos com técnicas de otimização baseadas em gradiente. Além disso, pode reduzir eficientemente o número de iterações necessárias para chegar a uma solução, muitas vezes levando a valores ótimos em muito menos iterações do que as abordagens clássicas.
O procedimento de otimização bayesiana é uma das ferramentas mais poderosas disponíveis para otimização de sistemas complexos e pode ser usado para uma variedade de tarefas, como otimização de projetos, modelagem preditiva e controle inteligente. Também é facilmente adaptável a diversas situações, pois requer pouca informação prévia sobre o sistema que está sendo otimizado.
