У нас вы можете посмотреть бесплатно Offline optimization (experiments manually performed by humans) или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
This video is #10 in the Adaptive Experimentation series presented at the 18th IEEE Conference on eScience in Salt Lake City, UT (October 10-14, 2022). In this video, Sterling Baird @sterling-baird presents offline optimization, or scenarios where humans have to go into the lab and collect data before returning the results back into the optimization algorithm. Our next video covers mixed online and offline optimization where experiments are guided by simulations. Github link to jupyter notebook https://github.com/sparks-baird/self-... and https://github.com/sparks-baird/self-... previous video in series: • Discrete multi-fidelity optimization next video in series: • Mixed online offline multi-fidelity optimi... 0:00 offline vs online optimization 1:22 problem setup 2:40 objective values and parameters 3:56 generation strategy (GPEI) 6:50 human oversight to model notebook