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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... 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
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