Разработчик байесовской оптимизации использует алгоритмы байесовской оптимизации для оптимизации сложных функций. Они реализуют вероятностные модели, в основном гауссовские процессы, для прогнозирования и балансировки компромисса между исследованием неизведанных пространств и освоением известных областей. Они настраивают гиперпараметры в моделях машинного обучения для повышения эффективности. Эти разработчики также работают с шумом в объективных функциях, оптимизируют несколько целей и работают с ограничениями. Они работают над различными приложениями, такими как поиск нейронной архитектуры, оптимизация портфеля, настройка параметров алгоритмов обучения с подкреплением. Их работа крайне важна для повышения эффективности и результативности моделей машинного обучения.