Segundo Seminario de Matemática Aplicada del segundo cuatrimestre de 2020.
Speaker: Dra. Maria de los Angeles Martinez Arraigada (UNC - XCapit)
Resumen: La optimización basada en modelos ha ganado popularidad en el campo de la optimización global de funciones de caja negra. Este tipo de algoritmos se especializa en encontrar máximos/mínimos de una función objetivo, muchas veces desconocida, de una manera eficiente, usando un número “relativamente bajo” de evaluaciones funcionales. En general, dichas funciones son no convexas, multi-modales, sin información sobre la derivada y costosas de evaluar.
El enfoque Bayesiano es particularmente atractivo porque facilita la combinación de escasos datos disponibles con conocimientos previos para hacer predicciones con cierta incertidumbre, que se irán refinando a lo largo del proceso. Esta cualidad lo hace sumamente competitivo con respecto a otros métodos conocidos en la literatura, como grid search o random grid search.
Entre las aplicaciones más conocidas se encuentran: ajuste paramétrico, aprendizaje por refuerzo, robótica y control; sistemas de recomendación y optimización combinatoria.
En esta charla, hablaremos sobre algunos de los métodos de optimización global más conocidos y desarrollaremos de manera amigable el detrás de escena de los métodos bayesianos.
Más información de los seminarios y de nuestro grupo en la página del Grupo de Análisis Numérico y Computación de FAMAF: sites.google.c...
Негізгі бет Introducción a la Optimización Bayesiana y Aplicaciones - Maria de los Angeles Martinez
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