Bayesian Optimization
Präzise Entscheidungsfindung: Nutzung von Daten für gute Leistung und optimale Ergebnisse.
Dieser Abschnitt befasst sich mit einem Forschungsgebiet, das sich mit der Maximierung der verfügbaren Informationen aus Daten befasst, um die Optimalität in hochgradig unsicheren Umgebungen zu nutzen: die bayesianische Optimierung (BO). Es handelt sich dabei um ein allgemeines Forschungsgebiet, das vor allem bei den heutigen industriellen Anwendungen (z. B. Entwicklung von Automobilprodukten) immer mehr an Bedeutung gewinnt. Zunächst wird die Forschungsperspektive ausführlich dargestellt. Dann werden Hinweise auf geschäftliche Anwendungen vorgestellt.
Research Perspective
Bayesian Optimization (BO) is concerned with the problem of optimizing a black-box system through observations while keeping data acquisition minimal [1]. Figure 1 visualizes this intuition with:
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| Figure 1: BO: maximizing the unknown. An agent (depicted as a robot) tests the to-be-optimized system with targeted experiments for data acquisition. Upon its third trial, the optimal solution of the unknown goal quantity is observed. |
References
- J. Mockus, Bayesian Approach to Global Optimization, Springer, 1989.
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