機械学習のハイパーパラメーターを自動最適化、Preferred Networksがライブラリを公開：機械学習の開発負荷を低減 - ＠IT

機械学習のハイパーパラメーターを自動最適化、Preferred Networksがライブラリを公開：機械学習の開発負荷を低減 Preferred Networksは、機械学習アルゴリズムの動作を制御する「ハイパーパラメーター」向けの自動最適化フレームワーク「Optuna」のβ版をオープンソースソフトウェアとして公開した。機械学習ライブラリとして「Chainer」だけでなく、「scikit-learn」や「XGBoost」「LightGBM」などを利用した場合でも、ハイパーパラメーターの自動最適化が可能。 Preferred Networksは2018年12月3日、ハイパーパラメーター自動最適化フレームワーク「Optuna（オプチュナ）」のβ版をオープンソースソフトウェアとして公開した。 Optunaは、ニューラルネットワークを実装する際に必要な、隠れ層の数やノード数、学習の際の繰り返し回数

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“「scikit-learn」や「XGBoost」「LightGBM」といったPython向けの機械学習ライブラリを利用した場合でも、ハイパーパラメーターの自動最適化が可能”