Multiple Information Source Bayesian Optimization

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, Springer International Publishing Aug 2025, 2025

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Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschlandbuchversandmimpf2000

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. 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, and biotechnology.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 112 pp. Englisch.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783031979644

Titel
Multiple Information Source Bayesian Optimization
Autor
Antonio Candelieri
Verlag
Springer, Springer International Publishing Aug 2025
Erscheinungsjahr
2025
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3031979648
ISBN-13
9783031979644
Artikelgewicht
184 Gramm
Abmessungen
235x155x7 mm

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