出版社内容情報
【ベイズ最適化を1から理解して実践できる！】
科学研究において実験計画は必須になりますが、近年ではデータを使って仮説の生成と検証を繰り返す「適応的実験計画」が取り入れられ、その方法の一つである「ベイズ最適化」に注目が集まっています。
本書ではこのベイズ最適化の理論・アルゴリズムを基礎から応用まで詳細に説明しています。またブラックボックス最適化ソフトウェア「Optuna」を利用したアルゴリズムの実装方法も紹介。本書を読むことで、ベイズ最適化という強大なフレームワークの全貌を理解し、理論と実装を習得することができます。
目次
第１章 機械学習による適応的実験計画とベイズ最適化
第２章 ブラックボックス関数のベイズモデリング
第３章 ベイズ最適化のアルゴリズム
第４章 Ｏｐｔｕｎａによるベイズ最適化の実装方法
第５章 制約付きベイズ最適化
第６章 多目的ベイズ最適化
第７章 高次元空間でのベイズ最適化
第８章 並列ベイズ最適化
付録
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
shin_ash
4
ガウス過程回帰モデルを統計モデルとしたベイズ最適化の解説である。本書もoptunaを利用して実装することを想定するが、optuna本ではあっさりした解説しかなかったガウス過程回帰によるブラックボックス最適化のガッツリした解説である。「難しいので気合を入れてついて来てください」と本文に書いてある通り難しい&複雑な内容であるが、大変丁寧に解説してる。しかしそれでも難しい。当方は機械学習のパラメータ調整より実験計画法で使えないか？と思っている。理屈の上では良さそうだが、実際には最初に用意するされる履歴と呼ばれる2023/11/08
yyhhyy
1
Optunaの使い方紹介2024/07/21
