Недавно мне попался предпринт книги по байесовской оптимизации Романа Гарнетта (Roman Garnett), доцента Вашингтонского университета св. Льюиса (Washington University in St. Louis). Это черновик монографии ученого, которая будет официально опубликована издательством Cambridge University Press в начале 2022 года. Основное содержание книги уже сейчас доступно на Github, куда ее выложил сам автор: https://github.com/bayesoptbook/bayesoptbook.github.io/tree/master/book
Почти 350 страниц англоязычного текста полностью охватывают математические основы оптимизации вообще и байесовского подхода в частности. Книга предназначена для студентов, аспирантов и специалистов Data Science, включая области машинного обучения и статистики. Хотя в целом текст написан достаточно сухим математическим языком, внимательный читатель даже без глубокого опыта в математике сможет освоить материал благодаря обилию наглядных иллюстраций и подробному объяснению формул.
Книга охватывает основные 3 темы:
• теоретические и практические аспекты моделирования гауссовских процессов,
• байесовский подход к последовательному принятию решений,
• реализация практических и эффективных политик оптимизации.
Также затронуты несколько дополнительных тем:
• обзор результатов теоретической сходимости,
• обзор заметных расширений,
• всесторонняя история байесовской оптимизации,
• аннотированная библиография приложений.
На мой взгляд книга пригодится не только студентам и преподавателям, но и практикующим DS-исследователям, которым нужно подтянуть математику, вспомнить некоторые темы или углубить свои знания теории оптимизации.