У нас вы можете посмотреть бесплатно Coding Bayesian Optimization (Bayes Opt) with BOTORCH - Python example for hyperparameter tuning или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
Bayesian Optimization is one of the most common optimization algorithms. While there are some black box packages for using it they don't allow a lot of custom changes and are not well suited for all problems. Facebook AI released a library called Botorch which enables the customization of all different layers of Bayes Opt (from GP-model up to the acquisition function). In this video, you get a top-level overview of how to code a Bayesian optimization from scratch and what to have in mind. Based on this knowledge you can then dive deeper into the single subparts to improve your own algorithm. It is a python based library! Theory for BayesOpt: • Bayesian Optimization (Bayes Opt): Ea... BOTORCH: https://botorch.org Links for Chapters: 0:00 Intro 0:35 Show test function 2:26 Generate initial samples 7:05 One Bayes Opt iteration 17:56 Optimization Loop 28:55 Outro ------------------------------------------------------------------------------- Data Science to go: https://paretos.com