Candelieri antonio (25 Ergebnisse)
Multiple Information Source Bayesian Optimization
Candelieri, Antonio; Ponti, Andrea; Archetti, Francesco; Sabatella, Antonio (CON)
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Candelieri, Antonio; Ponti, Andrea; Archetti, Francesco; Sabatella, Antonio (CON)
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Candelieri, Antonio; Ponti, Andrea; Archetti, Francesco; Sabatella, Antonio (CON)
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Serie: SpringerBriefs in Optimization, Buch 36 von 43. Buch 36 von 43 - SpringerBriefs in Optimization
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Multiple Information Source Bayesian Optimization
Candelieri, Antonio/ Ponti, Andrea/ Archetti, Francesco/ Sabatella, Antonio (Contributor)
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Serie: SpringerBriefs in Optimization, Buch 36 von 43. Buch 36 von 43 - SpringerBriefs in Optimization
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Verlag: Springer Verlag, 2019
Serie: SpringerBriefs in Optimization, Buch 36 von 43. Buch 36 von 43 - SpringerBriefs in Optimization
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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 imp…ortant 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.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Multiple Information Source Bayesian Optimization | Antonio Candelieri (u. a.) | Taschenbuch | SpringerBriefs in Optimization | xii | Englisch | 2025 | Springer | EAN 9783031979644 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]sp…ringer[dot]com | Anbieter: preigu.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, Springer International Publishing, 2019
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This volume brings together the main results in the field of Bayesian Optimization (BO), focusing on the last ten years and showing how, on the basic framework, new methods have been specialized to solve emerging problems from machine learning, artif…icial intelligence, and system optimization. It also analyzes the software resources available for BO and a few selected application areas. Some areas for which new results are shown include constrained optimization, safe optimization, and applied mathematics, specifically BO's use in solving difficult nonlinear mixed integer problems.The book will help bring readers to a full understanding of the basic Bayesian Optimization framework and gain an appreciation of its potential for emerging application areas. It will be of particular interest to the data science, computer science, optimization, and engineering communities.
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Verlag: Springer, Berlin, Springer Nature Switzerland, Springer, 2025
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Taschenbuch. Zustand: Neu. 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 relat…ions 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.
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Verlag: Springer International Publishing Okt 2019, 2019
Serie: SpringerBriefs in Optimization, Buch 36 von 43. Buch 36 von 43 - SpringerBriefs in Optimization
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This volume brings together the main results in the field of Bayesian Optimization (BO), focusing on the last ten years and showing how, on the basic framework, new methods have been specialized to solve emerging problems from machine… learning, artificial intelligence, and system optimization. It also analyzes the software resources available for BO and a few selected application areas. Some areas for which new results are shown include constrained optimization, safe optimization, and applied mathematics, specifically BO's use in solving difficult nonlinear mixed integer problems.The book will help bring readers to a full understanding of the basic Bayesian Optimization framework and gain an appreciation of its potential for emerging application areas. It will be of particular interest to the data science, computer science, optimization, and engineering communities. 140 pp. Englisch.
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Verlag: Springer, 2019
Serie: SpringerBriefs in Optimization, Buch 36 von 43. Buch 36 von 43 - SpringerBriefs in Optimization
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Verlag: Springer International Publishing, 2019
Serie: SpringerBriefs in Optimization, Buch 36 von 43. Buch 36 von 43 - SpringerBriefs in Optimization
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Kartoniert / Broschiert. Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Gives readers an idea of the potential of the application of Bayesian Optimization to both traditional feels and emerging onesProvides full and updated coverage of the areas of constrained Bayes…ian Optimization and Safe Bayesian Optimiza.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Springer International Publishing Aug 2025, 2025
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Taschenbuch. Zustand: Neu. 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.
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Paperback. Zustand: new. Paperback. 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. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
