Descripción: El algoritmo de optimización bayesiana es una técnica que utiliza principios de la estadística bayesiana para optimizar funciones que son costosas de evaluar. A diferencia de los métodos de optimización tradicionales, que a menudo requieren un gran número de evaluaciones para encontrar el óptimo, la optimización bayesiana busca minimizar el número de evaluaciones necesarias al construir un modelo probabilístico de la función objetivo. Este modelo se actualiza a medida que se obtienen nuevos datos, permitiendo hacer inferencias sobre dónde se pueden encontrar mejores resultados. La optimización bayesiana es especialmente útil en la optimización de hiperparámetros en modelos de aprendizaje automático, donde cada evaluación puede requerir un tiempo considerable y recursos computacionales. Al utilizar un enfoque bayesiano, se pueden explorar de manera más eficiente los espacios de hiperparámetros, priorizando las áreas que tienen más probabilidades de mejorar el rendimiento del modelo. Esta técnica se ha vuelto cada vez más popular en el campo del AutoML, donde la automatización de la selección y ajuste de modelos es crucial para facilitar el uso de la inteligencia artificial en diversas aplicaciones.
Historia: La optimización bayesiana se originó en la década de 1990, aunque sus raíces se remontan a la teoría bayesiana desarrollada por Thomas Bayes en el siglo XVIII. En 2001, el trabajo de Jasper Snoek, Hugo Larochelle y Ryan Adams popularizó su uso en la optimización de hiperparámetros, estableciendo un marco que combinaba la teoría bayesiana con técnicas de aprendizaje automático. Desde entonces, ha evolucionado y se ha integrado en diversas herramientas y bibliotecas de AutoML.
Usos: La optimización bayesiana se utiliza principalmente en la optimización de hiperparámetros en modelos de aprendizaje automático, donde se busca mejorar el rendimiento del modelo con el menor número de evaluaciones posible. También se aplica en la optimización de funciones en ingeniería, diseño de experimentos y en problemas donde las evaluaciones son costosas o difíciles de realizar.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de optimización bayesiana es su uso en la biblioteca de Python ‘Scikit-Optimize’, que permite optimizar hiperparámetros de modelos de aprendizaje automático como SVM o Random Forest. Otro caso es el ajuste de modelos en diversas plataformas de AutoML, donde se utilizan técnicas de optimización bayesiana para seleccionar automáticamente los mejores hiperparámetros.
