<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
  <channel>
    <title>байесовская оптимизация on Digitable courses</title>
    <link>https://courses.digitable.life/tags/%D0%B1%D0%B0%D0%B9%D0%B5%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F-%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F/</link>
    <description>Recent content in байесовская оптимизация on Digitable courses</description>
    <generator>Hugo -- gohugo.io</generator>
    <language>ru-RU</language>
    <lastBuildDate>Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300</lastBuildDate><atom:link href="https://courses.digitable.life/tags/%D0%B1%D0%B0%D0%B9%D0%B5%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F-%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>Дорогой фитнес: кэш, суррогатные модели и байесовская оптимизация</title>
      <link>https://courses.digitable.life/post/sbse/12-expensive-fitness/</link>
      <pubDate>Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300</pubDate>
      
      <guid>https://courses.digitable.life/post/sbse/12-expensive-fitness/</guid>
      <description>Что делать, когда одна оценка кандидата стоит минуты: инкрементальный пересчёт и кэш, дешёвые приближения и successive halving, суррогатные модели внутри эволюции и байесовская оптимизация с рабочим кодом на чистом Python.</description>
    </item>
    
  </channel>
</rss>
