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形の分からない関数(ブラックボックス関数)の最適値(最大値あるいは最小値)を求める機械学習手法の一つ。有限個の点における関数値からガウス過程により関数の形を予測し、最適値を持つと期待される点あるいは不確定性の大きな点から優先的に探索を行う。探索点を逐次的に追加し、徐々に予想の精度を高めることで、比較的高次元の探索空間においても効率的に最適点を見つけ出すことが可能となる。