Multiple Information Source Bayesian Optimization

Idioma: inglés

Editorial: Springer, Berlin, Springer Nature Switzerland, Springer, 2025

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The book provides a comprehensive review of multiple information sources and multi-fidelity Bayesian optimization, specifically focusing on the novel 'Augmented Gaussian Process' methodology. The book is important to clarify the relations and the important differences in using multi-fidelity or multiple information source approaches for solving real-world problems. Choosing the most appropriate strategy, depending on the specific problem features, ensures the success of the final solution. The book also offers an overview of available software tools: in particular it presents two implementations of the Augmented Gaussian Process-based Multiple Information Source Bayesian Optimization, one in Python -- and available as a development branch in BoTorch -- and finally, a comparative analysis against other available multi-fidelity and multiple information sources optimization tools is presented, considering both test problems and real-world applications.The book will be useful to two main audiences:1. PhD candidates in Computer Science, Artificial Intelligence, Machine Learning, and Optimization2. Researchers from academia and industry who want to implement effective and efficient procedures for designing experiments and optimizing computationally expensive experiments in domains like engineering design, material science, andbiotechnology. 99 pp. Englisch.

N° de ref. del artículo 9783031979644

Título
Multiple Information Source Bayesian Optimization
Autor
Antonio Candelieri
Editorial
Springer, Berlin, Springer Nature Switzerland, Springer
Año de publicación
2025
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3031979648
ISBN 13
9783031979644
Peso del artículo
184 gramos
Dimensiones
235x155x6 mm

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