[書評] Optunaによるブラックボックス最適化 ー Optunaを使っている人、使ってない人みんなに勧めたい1冊 - まったり勉強ノート
そもそもブラックボックス最適化とOptunaって何？ 個人的にはOptuna使ったことない人にも読んでもらいたいと思っています。なので、Optunaやブラックボックス最適化について名前は知っているけどよく知らないという方や、そもそも名前すらしらないという人向けに簡単にOptunaやブラックボックス最適化について説明します。すでにご存じの方は読み飛ばしてください。 まずブラックボックス最適化です。ブラックボックス最適化は詳細が分からない関数\( f(x) \)があるとき、この\( f(x) \)の最大値、もしくは最小値となる\(x\)を見つけることを指します。そして、ブラックボックス最適化を自動化するために使われるライブラリがOptunaになります。 \( f(x) \)と言われるとイメージしづらいかもしれないので、具体例を示すと機械学習のハイパーパラメータ探索が例の一つです。ハイパーパラメ
Optunaを使ったおいしいコーヒーの淹れ方探索 (2021年4月版) - まったり勉強ノート
パラメータの探索範囲の例 また、目的関数とは、指定されたパラメータで学習した結果の精度を返す関数となります。 では、コーヒーの淹れ方の場合はパラメータに対応するものと、目的関数をどうすればよいでしょうか？ 後ほど詳しく紹介しますが、今回はパラメータとして豆の量やお湯の温度など、コーヒーの淹れ方で重要なものをパラメータとして扱います。探索範囲は各パラメータ毎に基準とした値を中心にして現実的な範囲で広げたものを利用します。 また、目的関数ですが、実際に提案されたパラメータに基づいて自分でいれて、おいしかったかどうかを自分で1-10点で評価して返すという人力のものを利用します。 現在のコーヒーの入れる環境 使う道具によってパラメータとして扱えるものが変化するので、使う道具についても紹介します。 今回は以下の道具で淹れるとして紹介しています。 ミル： ポーレックス コーヒーミル･Ⅱ (調節ねじのク
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