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Bayessche Optimierung
Eine sequenzielle Optimierungsstrategie für teure Black-Box-Funktionen, die ein probabilistisches Surrogatmodell (Gaußscher Prozess) des Ziels aufbaut und dann den nächsten Evaluierungspunkt durch Maximierung einer Akquisitionsfunktion (EI, UCB) auswählt. In der Robotik wird Bayessche Optimierung zum Abstimmen von Reglerverstärkungen, Reward-Funktionsparametern und Hyperparametern mit minimalen Evaluierungen verwendet.