University · Artificial Intelligence · Probabilistic AI and Bayesian Methods
Bayesian Optimisation, Acquisition Functions, and Active Learning
4 Abschnitte
Surrogate-model-based global optimisation of expensive black-box functions using Gaussian process priors, acquisition functions (EI, UCB, PI, Thompson sampling), Bayesian optimisation algorithms, connections to active learning, and applications in hyperparameter tuning and materials discovery.
Inhaltsübersicht
- The Bayesian Optimisation Framework and Gaussian Process Surrogates
- Acquisition Functions: EI, UCB, PI, and Thompson Sampling
- Bayesian Optimisation Algorithms and Practical Considerations
- Connections to Active Learning and Real-World Applications
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