{"id":184169,"date":"2022-12-15T07:00:00","date_gmt":"2022-12-15T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/?p=184169"},"modified":"2023-11-09T13:55:13","modified_gmt":"2023-11-09T13:55:13","slug":"optimisation-baysienne-tout-savoir","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/optimisation-baysienne-tout-savoir","title":{"rendered":"Optimisation bay\u00e9sienne : D\u00e9finition et fonctionnement"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"184169\" class=\"elementor elementor-184169\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f38d72f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f38d72f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0773029 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0773029\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<h2><strong>Pour d\u00e9finir un mod\u00e8le pr\u00e9dictif, les datas scientists font appel \u00e0 de multiples observations. Mais si l\u2019\u00e9tude de ces observations permet d\u2019aboutir \u00e0 un r\u00e9sultat optimal, les experts de la data disposent souvent de peu de temps pour analyser l\u2019ensemble des hypoth\u00e8ses.<\/strong><\/h2><h2><strong>Alors comment trouver le bon mod\u00e8le en un minimum de temps ? C\u2019est \u00e0 cet instant qu\u2019intervient l\u2019optimisation bay\u00e9sienne. De quoi s&rsquo;agit-il ? Comment cela fonctionne-t-il ? Les r\u00e9ponses sont ici.<\/strong><\/h2>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4242c50 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"4242c50\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e65bdb1 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"e65bdb1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Qu'est-ce que l\u2019approche bay\u00e9sienne ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5319df1 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5319df1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\tL\u2019optimisation bay\u00e9sienne d\u00e9coule directement du th\u00e9or\u00e8me de Bay\u00e8s :\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-37861f9 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"37861f9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"147\" height=\"73\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/image1-5.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-184172\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ebad00b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ebad00b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>\u00c0 travers ce th\u00e9or\u00e8me, vous avez une valeur y qui est fonction de x. L\u2019id\u00e9e est alors de <strong>d\u00e9terminer la valeur de x en optimisant la valeur de y<\/strong>. Ici, x est constitu\u00e9 d\u2019un ensemble de param\u00e8tres (ou d\u2019observation).<\/p><p>Concr\u00e8tement, cela peut s\u2019appliquer dans une multitude de situations, telles que la fixation d\u2019un prix id\u00e9al pour maximiser les marges, la configuration d\u2019une application ou d\u2019une base de donn\u00e9es pour maximiser ses performances, la gestion des param\u00e8tres pour optimiser l\u2019apprentissage supervis\u00e9, etc.<\/p><p>Dans toutes ces hypoth\u00e8ses, <strong>les <\/strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/les-outils-dans-le-quotidien-dun-data-scientist\">Data Scientists<\/a><strong> ne disposent que d\u2019un nombre limit\u00e9 d\u2019observations pour atteindre un r\u00e9sultat optimal<\/strong> (que ce soit \u00e0 cause de contraintes temporelles, financi\u00e8res ou mat\u00e9rielles).<\/p><p>En effet, pour d\u00e9finir le meilleur mod\u00e8le, il faut g\u00e9n\u00e9ralement tester de nombreuses hypoth\u00e8ses, r\u00e9aliser plusieurs entra\u00eenements et validations. Mais toutes ces phases de tests prennent du temps. Il n\u2019est donc pas possible d\u2019\u00e9tudier une quantit\u00e9 illimit\u00e9e d\u2019hypoth\u00e8ses.<\/p><p>Pour faire face \u00e0 ces contraintes, l\u2019optimisation bay\u00e9sienne a \u00e9t\u00e9 mise en place.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ed1b967 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"ed1b967\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/coding-g7ba6522fd_640.jpg\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e65e5ff e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"e65e5ff\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-acb304e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"acb304e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Comment fonctionne l\u2019optimisation bay\u00e9sienne ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ea11f1f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ea11f1f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>L\u2019id\u00e9e centrale de l\u2019optimisation bay\u00e9sienne est de <strong>minimiser le nombre d\u2019observations tout en convergeant rapidement vers la solution optimale<\/strong>. Pour cela, il convient de conna\u00eetre trois principes fondamentaux.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b664455 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b664455\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Le processus Gaussien<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c9c993e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c9c993e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>L\u2019id\u00e9e de l\u2019approche bay\u00e9sienne est d\u2019<strong>exploiter les observations connues pour en d\u00e9duire des probabilit\u00e9s d\u2019\u00e9v\u00e9nement<\/strong> qui n\u2019ont pas encore \u00e9t\u00e9 observ\u00e9es. Afin d\u2019aboutir \u00e0 cette conclusion, il convient de d\u00e9terminer pour chaque valeur X la distribution de probabilit\u00e9.<\/p>\n<p>Pour cela, la m\u00e9thode la plus efficace est sans aucun doute le processus gaussien. Celui-ci permet d\u2019identifier la valeur la plus probable (appel\u00e9e <strong>moyenne \u00b5<\/strong>) et la dispersion probable de la valeur autour de la moyenne (appel\u00e9 <strong>\u00e9cart-type \u03c3<\/strong>). Cet \u00e9cart-type \u03c3 s\u2019affaiblit \u00e0 mesure que vous vous rapprochez d\u2019un point d\u00e9j\u00e0 observ\u00e9.<\/p>\n<p>Id\u00e9alement, il faudra calculer ces valeurs et ces distances pour chaque point d\u2019observation. Mais dans la pratique, cette repr\u00e9sentation exhaustive n\u2019est pas possible faute de temps. Il convient donc de s\u00e9lectionner les points \u00e0 \u00e9valuer.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8e35636 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8e35636\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">L\u2019exploration et l\u2019exploitation<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a37278f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a37278f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Pour concevoir un <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/quest-ce-que-cest-le-predictive-modelling\">mod\u00e8le pr\u00e9dictif<\/a> performant, les Data Scientists doivent d\u00e9finir les points les plus pertinents. Cela se passe en deux temps :<\/p><ul><li><strong>L\u2019exploration<\/strong> : celle-ci est int\u00e9ressante lorsque l\u2019\u00e9cart-type est particuli\u00e8rement grand. Autrement dit, la variable inconnue dans l\u2019espace de recherche est \u00e9lev\u00e9e. Cela permet alors de tester plusieurs mod\u00e8les et d\u2019am\u00e9liorer la connaissance de la fonction \u00e0 optimiser.<\/li><li><strong>L\u2019exploitation<\/strong> : \u00e0 ce stade, il s\u2019agit d\u2019affiner les mod\u00e8les test\u00e9s en amont. L\u2019id\u00e9e est de trouver le point maximum ou maximal. Pour cela, les Data Scientists exploitent la moyenne \u00b5. Si celle-ci se situe dans les extr\u00eames, il est plus facile d&rsquo;identifier le bon mod\u00e8le.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5dcb5d6 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"5dcb5d6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"640\" height=\"424\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/pexels-lukas-577210.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-184177\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/pexels-lukas-577210.jpg 640w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/pexels-lukas-577210-300x199.jpg 300w\" sizes=\"(max-width: 640px) 100vw, 640px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a6b0638 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a6b0638\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Attention, il convient de trouver le juste \u00e9quilibre entre l\u2019exploration et l\u2019exploitation. En effet, si vous privil\u00e9giez l\u2019exploration, vous risquez de laisser de c\u00f4t\u00e9 d\u2019autres mod\u00e8les \u00e9ventuellement plus performants. \u00c0 l\u2019inverse, si vous favorisez l&rsquo;exploitation, vous pourriez ignorer des am\u00e9liorations n\u00e9cessaires.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0fc1cab elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"0fc1cab\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">La fonction d\u2019acquisition<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0606e0c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0606e0c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>La fonction d\u2019acquisition permet de trouver le bon compromis entre ces deux variables. En effet, pour chaque point de l\u2019espace de recherche, la fonction identifie un potentiel d\u2019optimisation. Parmi tous ces points, la fonction identifie un maximum. C\u2019est le prochain point \u00e0 tester. Il suffit de r\u00e9p\u00e9ter le calcul autant de fois que n\u00e9cessaire jusqu\u2019\u00e0 obtenir une convergence entre le maximum et le minimum. Ce couple de param\u00e8tres est celui qui doit permettre d\u2019atteindre la meilleure performance.<\/p><p><strong>Bon \u00e0 savoir :<\/strong> Des bruits peuvent alt\u00e9rer les donn\u00e9es et rendre plus difficile l\u2019apprentissage. Alors pour \u00e9viter cette situation, il est primordial de v\u00e9rifier que l\u2019environnement soit suffisamment stable et les observations reproductibles avant toute utilisation de l\u2019optimisation bay\u00e9sienne.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e923f75 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"e923f75\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3e7f5ff elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3e7f5ff\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Comment mettre en pratique l\u2019optimisation bay\u00e9sienne ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8284bab elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8284bab\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Pour simplifier les calculs de l\u2019optimisation bay\u00e9sienne, le plus simple est d\u2019<strong>utiliser de bons outils<\/strong>. Comme le package Python scikit-optimize ou bayesian-optimization. Il suffit alors de d\u00e9finir un espace de recherche, et l\u2019outil se chargera ensuite de trouver les points \u00e0 fort potentiel, notamment gr\u00e2ce au processus Gaussien. L\u00e0 encore, il faudra relancer <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/python-tout-savoir\">Python<\/a> jusqu\u2019\u00e0 obtenir un r\u00e9sultat satisfaisant.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d3bfd30 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"d3bfd30\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formations-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Apprendre \u00e0 maitriser l'optimisation bay\u00e9sienne<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-354d67e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"354d67e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9bde00d elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"9bde00d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Qu'est-ce que l'approche bay\u00e9sienne ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Concr\u00e8tement, cela peut s\u2019appliquer dans une multitude de situations, telles que la fixation d\u2019un prix id\u00e9al pour maximiser les marges, la configuration d\u2019une application ou d\u2019une base de donn\u00e9es pour maximiser ses performances, la gestion des param\u00e8tres pour optimiser l\u2019apprentissage supervis\u00e9, etc. Dans toutes ces hypoth\u00e8ses, les Data Scientists ne disposent que d\u2019un nombre limit\u00e9 d\u2019observations pour atteindre un r\u00e9sultat optimal (que ce soit \u00e0 cause de contraintes temporelles, financi\u00e8res ou mat\u00e9rielles).\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Comment fonctionne l\u2019optimisation bay\u00e9sienne ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"L\u2019id\u00e9e de l\u2019approche bay\u00e9sienne est d\u2019exploiter les observations connues pour en d\u00e9duire des probabilit\u00e9s d\u2019\u00e9v\u00e9nement qui n\u2019ont pas encore \u00e9t\u00e9 observ\u00e9es. Afin d\u2019aboutir \u00e0 cette conclusion, il convient de d\u00e9terminer pour chaque valeur X la distribution de probabilit\u00e9. Pour cela, la m\u00e9thode la plus efficace est sans aucun doute le processus gaussien. Celui-ci permet d\u2019identifier la valeur la plus probable (appel\u00e9e moyenne \u00b5) et la dispersion probable de la valeur autour de la moyenne (appel\u00e9 \u00e9cart-type \u03c3). Cet \u00e9cart-type \u03c3 s\u2019affaiblit \u00e0 mesure que vous vous rapprochez d\u2019un point d\u00e9j\u00e0 observ\u00e9.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Comment mettre en pratique l\u2019optimisation bay\u00e9sienne ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Pour simplifier les calculs de l\u2019optimisation bay\u00e9sienne, le plus simple est d\u2019utiliser de bons outils. Comme le package Python scikit-optimize ou bayesian-optimization. Il suffit alors de d\u00e9finir un espace de recherche, et l\u2019outil se chargera ensuite de trouver les points \u00e0 fort potentiel, notamment gr\u00e2ce au processus Gaussien. L\u00e0 encore, il faudra relancer Python jusqu\u2019\u00e0 obtenir un r\u00e9sultat satisfaisant.\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Pour d\u00e9finir un mod\u00e8le pr\u00e9dictif, les datas scientists font appel \u00e0 de multiples observations. Mais si l\u2019\u00e9tude de ces observations permet d\u2019aboutir \u00e0 un r\u00e9sultat optimal, les experts de la data disposent souvent de peu de temps pour analyser l\u2019ensemble des hypoth\u00e8ses. Alors comment trouver le bon mod\u00e8le en un minimum de temps ? 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