Enhancing Surrogate-Based Optimization Through Parallelization

Langue : anglais

Edité par Springer Nature Switzerland, Springer International Publishing Mai 2023, 2023

3031306082 / 9783031306082

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book presents a solution to the challenging issue of optimizing expensive-to-evaluate industrial problems such as the hyperparameter tuning of machine learning models. The approach combines two well-established concepts, Surrogate-Based Optimization (SBO) and parallelization, to efficiently search for optimal parameter setups with as few function evaluations as possible.Through in-depth analysis, the need for parallel SBO solvers is emphasized, and it is demonstrated that they outperform model-free algorithms in scenarios with a low evaluation budget. The SBO approach helps practitioners save significant amounts of time and resources in hyperparameter tuning as well as other optimization projects. As a highlight, a novel framework for objectively comparing the efficiency of parallel SBO algorithms is introduced, enabling practitioners to evaluate and select the most effective approach for their specific use case.Based on practical examples, decision support is delivered, detailing which parts of industrial optimization projects can be parallelized and how to prioritize which parts to parallelize first. By following the framework, practitioners can make informed decisions about how to allocate resources and optimize their models efficiently. 128 pp. Englisch.…

N° de réf. du vendeur 9783031306082

Titre
Enhancing Surrogate-Based Optimization Through Parallelization
Auteur
Frederik Rehbach
Éditeur
Springer Nature Switzerland, Springer International Publishing Mai 2023
Année de publication
2023
État de l'article
Neu
Reliure
Buch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3031306082
ISBN à 13 chiffres
9783031306082
Poids de l'article
389 grammes
Dimensions
241x160x13 mm

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Bergisch Gladbach, Allemagne

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