Descripción: La optimización bayesiana es una estrategia para optimizar funciones objetivo que son costosas de evaluar. Se basa en la inferencia bayesiana, que permite actualizar las creencias sobre una función desconocida a medida que se obtienen nuevas observaciones. Esta técnica es especialmente útil en contextos donde las evaluaciones de la función objetivo son caras o lentas, como en la optimización de hiperparámetros en modelos de aprendizaje automático. La optimización bayesiana utiliza un modelo probabilístico, comúnmente un proceso gaussiano, para modelar la función objetivo y guiar la búsqueda de la mejor solución. A través de un enfoque iterativo, se seleccionan puntos de evaluación que maximizan la probabilidad de encontrar un mejor resultado, equilibrando la exploración de nuevas áreas del espacio de búsqueda y la explotación de áreas conocidas que han mostrado buenos resultados. Este enfoque no solo mejora la eficiencia en la búsqueda de soluciones óptimas, sino que también proporciona una medida de incertidumbre sobre las predicciones, lo que es crucial en aplicaciones donde la toma de decisiones debe considerar riesgos y beneficios. En el contexto de la inteligencia artificial, la optimización bayesiana se ha convertido en una herramienta valiosa para mejorar el rendimiento de modelos complejos, permitiendo a los investigadores y desarrolladores encontrar configuraciones óptimas de manera más efectiva y con menos recursos computacionales.
Historia: La optimización bayesiana se originó en la década de 1990, aunque sus fundamentos teóricos se remontan a trabajos anteriores en estadística y teoría de la decisión. Uno de los hitos importantes fue el desarrollo de procesos gaussianos como modelos para funciones desconocidas, lo que permitió una formulación más efectiva de la optimización bayesiana. En 2006, el término ‘optimización bayesiana’ comenzó a ganar popularidad en la comunidad de aprendizaje automático, especialmente con la publicación de trabajos que demostraban su eficacia en la optimización de hiperparámetros. Desde entonces, ha evolucionado y se ha integrado en diversas aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Usos: La optimización bayesiana se utiliza principalmente en la optimización de hiperparámetros en modelos de aprendizaje automático, donde la evaluación de cada conjunto de hiperparámetros puede ser costosa en términos de tiempo y recursos. También se aplica en la optimización de funciones en ingeniería, diseño experimental y en problemas donde las evaluaciones son ruidosas o inciertas. Además, se ha utilizado en la optimización de procesos en diversas industrias, como la farmacéutica, donde se busca maximizar la eficacia de los tratamientos con un número limitado de experimentos.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de optimización bayesiana es su uso en la optimización de modelos de aprendizaje automático, como en la búsqueda de la mejor configuración de hiperparámetros para un clasificador de árboles de decisión. Otro caso es la optimización de la función de pérdida en redes neuronales convolucionales, donde se busca ajustar parámetros como la tasa de aprendizaje y el número de capas para mejorar el rendimiento del modelo. En el ámbito de la ingeniería, se ha utilizado para optimizar el diseño de experimentos en la industria automotriz, donde se busca maximizar la eficiencia del combustible mediante la selección de parámetros de diseño adecuados.
