Книга рассказывает об оптимизации моделей машинного обучения на основе
байесовского метода и теории вероятностей. Примеры составлены на языке
Python с использованием библиотек PyTorch, GPyTorch и BoTorch. Описаны
приемы настройки гиперпараметров, гауссовское распределение, использование
политик машинного обучения, в частности на основе задачи о многоруких бандитах, повышение производительности вычислений, многовариантная оптимизация с учетом полезности и затрат, а также применение байесовского метода
в специализированных сценариях.