Optimización bayesiana: mejora esperada, ejemplo (+LCB, PI, EV)

Antonio Sala, UPV

Dificultad: **** ,       Relevancia: ,      Duración: 19:28

*Link to English version

Resumen:

Este vídeo, continuación del [boPI], analizará el significado de la función de adquisición denominada Mejora esperada (EI) en optimización bayesana.

Básicamente, se debe usar el valor esperado (media de la gaussiana) si obtener una muestra mala penaliza alguna “utilidad” en mi aplicación particular donde esté usando la metodología; por contra, se debería usar la mejora esperada si las muestras malas no incurren en ningún coste ya que tenemos nuestra ”mejor” muestra en nuestro registro histórico para proporcionar nuestra solución final al problema de optimización.

También se proporciona una discusión final sobre la comparación con la probabilidad de mejora y las funciones de adquisición basadas en límites de confianza.

Todas las discusiones se basan en un ejemplo que coincide con el del vídeo mencionado arriba, del que el presente es continuación.

Colección completa [VER]:

• Anterior   Optimización bayesiana: probabilidad de mejora, ejemplo

• Siguiente Bayesian optimization: PI, EI, LCB detailed example (Matlab)