En este sentido, presentamos el algoritmo Prediction-Augmented Gaussian Process Upper Confidence Bound (PA-GP-UCB), una novedosa técnica de optimización bayesiana que aprovecha tanto oráculos como datos offline para lograr mejoras comprobadas en la eficiencia muestral en las consultas al oráculo de verdad fundamental. PA-GP-UCB utiliza un estimador de variables de control derivado de un posterior conjunto de procesos gaussianos para corregir sesgos en las predicciones y reducir la incertidumbre.
Estos resultados establecen a PA-GP-UCB como un marco general y eficiente en muestras para la generación de hipótesis en un contexto de retroalimentación costosa.
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