Bayessche Optimierung

Welche Form hat den geringsten Windwiderstand? Mit welchem Rezept backe ich den besten Keks? In welcher Abfolge und Dicke sollten Materialschichten aufgetragen werden, um die beste Linse zu erhalten?

Hinter all diesen Fragen steht das Problem, unter vielen oder vielleicht sogar unendlich vielen Alternativen die beste bzw. die optimale Methode auszuwählen. Dazu müssen die Alternativen bewertet und anhand dieser Bewertung verglichen werden.

Viele Optimierungsverfahren gehen davon aus, dass die Bewertung einer Alternative (zum Beispiel das Backen und Bewerten eines Keksrezeptes) keinen oder geringen Aufwand verursacht. In der Realität ist dies oft nicht der Fall, denn jede Bewertung benötigt einen teuren Versuch. Es ergibt sich also ein neues Ziel: mit möglichst wenig Versuchen die beste Alternative zu finden. Dieses Ziel kann mit Bayesscher Optimierung erreicht werden.

Ziel des Kurses ist es die wesentlichen Ideen hinter der Bayesscher Optimierung zu beschreiben und ihre Grenzen und Anwendungen aufzuzeigen.

Inhalt

  • Kurze Einordnung der Bayesschen Optimierung in das Gebiet der Optimierung
  • Bayesian Inference
  • Gausssche Prozesse und Kovarianzfunktionen
  • Acquisition Funktion
  • Anforderungen an die Messung und Anwendungsbeispiele

Rahmen

Dauer: 1 Tag

Tagungssprache: deutsch

Maximale Teilnehmerzahl: 12
Die Anmeldungen werden in der Reihenfolge des Eingangs berücksichtigt.

Veranstaltungsort: Online

Teilnahmegebühr: 950 Euro

Die Teilnahmegebühr ist steuerfrei gem. § 4 Nr. 22a UStG. 

Bitte beachten Sie die Storno- und Teilnahmebedingungen sowie die Datenschutzerklärung.

Falls Sie die Anmeldung über eine Bestellung vornehmen, erbitten wir eine Kopie der Bestellung an "datascientist(at)iais.fraunhofer.de".

Termine und Anmeldung

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Unsere Referenten

Dr. Alexander Kister ist promovierter Mathematiker und seit 2016 als Data Scientist am Fraunhofer-Institut IAIS tätig. Sein Interessensschwerpunkt ist die Analyse von Daten aus Cyber-physischen Systemen, insbesondere im Industrie 4.0 Kontext.