Erklären Sie das Konzept der Bayesschen Optimierung für das Hyperparameter-Tuning von neuronalen Netzen. Im Gegensatz zu Gittersuchen oder Zufallssuchen, modellieren Sie die Performance-Funktion als Gaußschen Prozess. Skizzieren Sie den Algorithmus, wie die Akquisitionsfunktion (z. B. Expected Improvement) genutzt wird, um die nächsten Parameterpunkte auszuwählen, und diskutieren Sie die Vor- und Nachteile gegenüber evolutionären Algorithmen.