 Résumez le dernier article de recherche sur l'apprentissage automatique.
 Progrès récents dans [l'optimisation bayésienne] (http://www.jmlr.org/papers/v18/17-529.html)
Cet article passe en revue les avancées récentes de l'optimisation bayésienne, une branche de l'apprentissage automatique qui utilise des modèles probabilistes pour prendre des décisions dans des environnements dynamiques. Il donne un aperçu de la théorie et de la méthodologie de l'optimisation bayésienne et discute de son utilisation dans des applications complexes du monde réel telles que la robotique. L'article analyse également les avantages et les limites de l'optimisation bayésienne, avant de fournir des opportunités de recherche futures et de conclure par un résumé de l'état actuel du développement dans ce domaine.