Optimizimi Bayesiano — Vlerësimi Sekuencial i Hiperparametreve i Bazuar në Model

Optimizimi Bayesiano është një strategji sekuenciale, e bazuar në model, për gjetjen e optimumit të funksioneve të shtrenjta të kutisë së zezë me sa më pak vlerësime të mundshme. E rrënjosur në punën e Mockus (1975) dhe sjellë në praktikën kryesore të mësimit të makinerive nga Snoek, Larochelle, dhe Adams (2012), ajo përshtat një model zëvendësues probabilistik — zakonisht një Proces Gaussian — në vëzhgimet e kaluara dhe përdor një funksion blerjeje për të vendosur se ku të hetohet më tej, duke balancuar eksplorimin e rajoneve të panjohura me shfrytëzimin e atyre premtuese.