Фреймворк iOpt предназначен для исследователей промышленных систем и процессов. Он позволяет проводить точную настройку параметров моделей и методов, используемых в системах искусственного интеллекта (ИИ). С его помощью можно быстро и легко совершать автоматический выбор значений параметров как для математических моделей сложных индустриальных процессов, так и для используемых в промышленности методов ИИ и машинного обучения (МО).

Характерными примерами задач, решаемых фреймворком iOpt, являются задачи настройки гиперпараметров методов МО, а также методов эвристической оптимизации.

Пример целевой функции в одной из прикладных задач настройки параметров. Наглядно виден сложный характер поведения функции; точки соответствуют выполненным поисковым испытаниям.

Общая структура фреймворка в виде системы классов Python