El proceso de optimización bayesiana basado en procesos gaussianos (GPBO) se utiliza para buscar parámetros en aprendizaje automático, diseño de materiales, etc. Es un método para encontrar soluciones óptimas en un espacio de búsqueda a través de los siguientes cuatro procedimientos. Desarrollar un modelo de regresión de proceso gaussiano (GPR) utilizando datos observados. El modelo GPR se utiliza para obtener la media estimada y la varianza estimada para el espacio de búsqueda. El punto donde la suma de la media estimada y la varianza estimada ponderada (límite de confianza superior, UCB) es mayor es el siguiente punto de búsqueda (en el caso de una búsqueda máxima). Repetir los procedimientos anteriores. Por lo tanto, el rendimiento de generalización de la GPR está directamente relacionado con el rendimiento de búsqueda del GPBO.