Goptunaを使ったGo言語におけるベイズ最適化の活用 | Research Blog
はじめに 形状のわからない関数(ブラックボックス関数)の最大値あるいは最小値を求める手法として、ベイズ最適化が広く利用されています。機械学習モデルのハイパーパラメーター最適化を中心に活用が進んでいますが、入力とそれに対する評価値さえ設計できればあらゆる問題に適用できます。 例えばFacebookでは、MLモデルのチューニングはもちろん、映像コーデックのエンコードパラメーター 1、AR/VRハードウェア設計、HHVM JITコンパイラのパラメーターチューニングにベイズ最適化を適用するため BoTorch や Axの開発を進めています (F8 2019の発表 Product Optimization with Adaptive Experimentation を参照)。 弊社では多くのサーバーシステムでGo言語が採用されていますが、サーバーのgoroutine数やキャッシュシステムのメモリーバ
シンプルなベイズ最適化について | Research Blog
みなさんこんにちは！ 6月からAI Labに異動してきた野村（@nmasahiro_）と申します． 先月まではSparkで集計基盤を作ったりといったデータエンジニアリング業務に従事していましたが，現在は数理最適化の研究を行っています． 今回は機械学習手法のハイパーパラメータ最適化によく利用されているベイズ最適化について勉強してみたので，自分なりの理解をまとめておこうと思います． まだ勉強中の身ですので，もし気になる点などあればご指摘いただけると嬉しいです！ はじめに Black-box関数最適化問題というのは，目的関数の代数的な表現，つまり，数式自体が与えられず，解に対する目的関数値のみを利用することができる問題です． 機械学習手法のハイパーパラメータ最適化などがBlack-box関数最適化問題の枠組みに属します．例としてDeep Learningのハイパーパラメータ最適化問題を考えた場合
エンジニアなら脆弱性情報を読めるようになろう | Tech Blog
こんにちは、アドテクスタジオでセキュリティエンジニアをしている岡崎です。 皆様、年末年始はゆっくりできましたでしょうか。私は年始に公開された「Meltdown and Spectre」のお陰で年始早々、情報整理に追われてました。 今回は、先日「Meltdown and Spectre」の脆弱性のこともあり、脆弱性情報の見方と脆弱性情報API活用について、書かせていただきます。 １，脆弱性情報の見方 エンジニアの方であれば、脆弱性情報を確認する中でCVEやCVSSなどを目にすることが多いと思います。それぞれどのような意味を持ち、どのように見るのかを知っておきましょう。 先日あった「Meltdown and Spectre」を例に見ていきましょう。 https://meltdownattack.com/ https://spectreattack.com/ まず、このような脆弱性情報が公開され
Jupyter Notebook の Tips をまとめてみた | AI tech studio
こんにちは、AI Lab の馬場です。 このブログは CyberAgent Developers Advent Calendar 2016 の11日目の記事です。 昨日は sitotkfm さんの「ログを集める時に気をつけたいポイント」という記事でした。 この記事では、僕が仕事でデータ分析をやっていく上で大変お世話になっている Jupyter Notebook の Tips をまとめてみます。Jupyter Notebook では便利な機能がたくさんあるので、ちゃんと使うと無駄作業の削減になります。僕もこれまで分析途中で「あーこれができたらなあ」と検索しては時間をつぶしてきたので、ここでまとめて記憶にとどめておきたいと思います。 図表・可視化系 notebook 内に図を表示したい 単純に jupyter notebook を起動して、pyplot などでグラフを描画しようとしても、図は
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