베이지안 최적화 튜토리얼

Source: Dev.to

Overview

베이지안 최적화는 각 실험이 느리거나 비용이 많이 들 때 최적의 설정을 찾는 똑똑한 접근법입니다. 가장 유망한 점들을 지능적으로 선택함으로써 필요한 시도 횟수를 줄여줍니다.

How It Works

1. Surrogate Model – 간단한 모델(보통 가우시안 프로세스)을 사용해 이전 실험 결과를 기반으로 실제 목표 함수를 근사합니다.
2. Uncertainty Quantification – 서러게이트 모델은 불확실성 추정치를 제공하여 모델이 자신 없는 영역을 표시합니다.
3. Acquisition Function – 서러게이트와 그 불확실성을 이용해 획득 함수를 적용, 탐색(불확실한 영역 시도)과 활용(이미 좋은 영역 정제) 사이의 균형을 맞추어 다음 평가 지점을 결정합니다.
4. Iterative Loop – 과정을 반복합니다: 선택된 점을 평가하고, 서러게이트 모델을 업데이트한 뒤, 다음 점을 선택합니다.

Benefits

• Fewer Experiments – 무작위 탐색이나 그리드 탐색에 비해 훨씬 적은 평가 횟수로 좋은 해를 찾을 수 있습니다.
• Handles Noisy Data – 잡음이 있거나 불완전한 측정값에도 작동할 수 있습니다.
• Parallel Evaluations – 여러 실험을 동시에 실행하여 전체 과정을 가속화할 수 있습니다.
• Adaptable – 최적화 중에 조건이 약간 변하더라도 효과적으로 작동합니다.

Applications

• 머신러닝 모델의 하이퍼파라미터 튜닝.
• 시뮬레이션 비용이 큰 엔지니어링 설계.
• 각 테스트에 상당한 비용이나 시간이 드는 마케팅 A/B 테스트.
• 실제 실험이 느리거나 비용이 많이 들거나 제한적인 모든 분야.

Further Reading

A Tutorial on Bayesian Optimization – Paperium.net.