Байесовская оптимизация с примерами из библиотек Python

Книга рассказывает об оптимизации моделей машинного обучения на основе

байесовского метода и теории вероятностей. Примеры составлены на языке

Python с использованием библиотек PyTorch, GPyTorch и BoTorch. Описаны

приемы настройки гиперпараметров, гауссовское распределение, использование

политик машинного обучения, в частности на основе задачи о многоруких бандитах, повышение производительности вычислений, многовариантная оптимизация с учетом полезности и затрат, а также применение байесовского метода

в специализированных сценариях.