Описание
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.
