Исследование понятия «Байесовская оптимизация» и практическое использование ее алгоритмов на языке программирования Python

Цель исследования заключается в изучении принципов байесовского подхода в различных областях, а также подробное изучение байесовской оптимизации и ее возможностей для решения сложных задач, в том числе, экономических. В данной работе представлены основные аспекты байесовской оптимизации, такие как выбор априорного распределения, оценка апостериорного распределения и выбор оптимальных параметров модели. Приведен пример применения байесовской оптимизации для нахождения гиперпараметров с помощью языка программирования Python. Были изучены алгоритмы байесовской оптимизации и их применение для улучшения моделей машинного обучения. Использование алгоритма байесовской оптимизации для нахождения гиперпараметров может быть полезным в будущем для оптимизации различных моделей машинного обучения, таких как нейронные сети, SVM и другие.