Esta es la aplicación de Windows llamada Bayesian Optimization cuya última versión se puede descargar como v1.4.2.zip. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada Optimización Bayesiana con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie cualquier emulador en línea de OS OnWorks desde este sitio web, pero mejor emulador en línea de Windows.
- 5. Desde el sistema operativo OnWorks Windows que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación e instálala.
- 7. Descargue Wine desde los repositorios de software de sus distribuciones de Linux. Una vez instalada, puede hacer doble clic en la aplicación para ejecutarla con Wine. También puedes probar PlayOnLinux, una elegante interfaz sobre Wine que te ayudará a instalar programas y juegos populares de Windows.
Wine es una forma de ejecutar software de Windows en Linux, pero no requiere Windows. Wine es una capa de compatibilidad de Windows de código abierto que puede ejecutar programas de Windows directamente en cualquier escritorio de Linux. Esencialmente, Wine está tratando de volver a implementar una cantidad suficiente de Windows desde cero para poder ejecutar todas esas aplicaciones de Windows sin necesidad de Windows.
SCREENSHOTS
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Optimización Bayesiana
DESCRIPCIÓN
Este es un paquete de optimización global restringido construido sobre la inferencia bayesiana y el proceso gaussiano, que intenta encontrar el valor máximo de una función desconocida en la menor cantidad de iteraciones posible. Esta técnica es particularmente adecuada para la optimización de funciones de alto costo, situaciones en las que el equilibrio entre exploración y explotación es importante. En la carpeta de ejemplos se puede encontrar información más detallada, otras funciones avanzadas y consejos sobre uso / implementación. Siga el cuaderno de viaje básico para aprender a utilizar las funciones más importantes del paquete. Eche un vistazo al cuaderno de viaje avanzado para aprender cómo hacer que el paquete sea más flexible, cómo lidiar con parámetros categóricos, cómo usar observadores y más. Explore las opciones que ejemplifican el equilibrio entre exploración y explotación y cómo controlarlo. Explore el cuaderno de reducción de dominios para obtener más información sobre cómo se puede acelerar la búsqueda cambiando dinámicamente los límites de los parámetros.
Caracteristicas
- La optimización bayesiana funciona construyendo una distribución posterior de funciones.
- A medida que itera una y otra vez, el algoritmo equilibra sus necesidades de exploración y explotación teniendo en cuenta lo que sabe sobre la función objetivo.
- En cada paso se ajusta un proceso gaussiano a las muestras conocidas (puntos previamente explorados), y la distribución posterior,
- Este proceso está diseñado para minimizar la cantidad de pasos necesarios para encontrar una combinación de parámetros que se acerquen a la combinación óptima.
- La optimización bayesiana es más adecuada para situaciones en las que muestrear la función que se va a optimizar es un esfuerzo muy costoso
- Este es un paquete de optimización de funciones, por lo tanto, el primer y más importante ingrediente es, por supuesto, la función a optimizar.
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta es una aplicación que también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/bayesian-optimization.mirror/. Se ha alojado en OnWorks para poder ejecutarlo online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.
