第3回 機械学習のためのベイズ最適化入門|Tech Book Zone Manatee

応用範囲が広く幅広い視点からの説明になりがちなベイズ最適化について、本記事では機械学習のハイパーパラメータ探索に利用することに限定して解説します。 1. はじめに 最近、ベイズ最適化という手法が注目を集めています。 ベイズ最適化 (Bayesian Optimization) とは、形状がわからない関数 (ブラックボックス関数) の最大値 (または最小値) を求めるための手法です。 ベイズ最適化についての入門記事は Web 上にすでにいくつかありますが、ベイズ最適化は応用範囲が広く、入門記事は様々な応用に向けた幅広い視点からの説明になりがちです。 本記事では、機械学習ユーザに向けて、ベイズ最適化を機械学習のハイパーパラメータ探索に利用することに限定して説明します。 これにより、機械学習に対して、ベイズ最適化がどのように利用できるのかを分かりやすく解説したいと思います。 2. ハイパーパラメ

[peryaudo]

“牧山幸史”

[kent-where-the-light-is]

“上の図では、正答率の高いものほど大きい丸で表しています。 このように、すべての格子点 (ハイパーパラメータの組み合わせ) でモデルを作り、 最も良い評価値となるハイパーパラメータを選択するというのがグリッド

[wackyhope]

参考に。

[Aobei]

ガウス過程

[kotesaki]

お勉強

[hiddy216]

これは実践的でイイ！

[highfrontier]

機械学習のためのベイズ最適化入門｜Tech Book Zone Manatee

[n_231]

ハイパーパラメータ探索用のアルゴリズムのハイパーパラメータを探し始めるともうわけわからなくなるよね。

[achakeym]

わかりやすい

[ak1can]

機械学習

[Kmusiclife]

ビッグデータ、ディープラーニングとあたかもわかったかのようなすうっペラいテレビなど多いが、こういうしっかりとした記事をちゃんと読んで欲しいと思う。ありがとう。

[aonami28]

イメージが分かりやすいよい記事。実装する人よりも圧倒的に多い使う人にこういうアルゴリズムのイメージを理解してもらうのが大事だと思う。

[cloverstudioceo]

すげー分かりやすかった

[otihateten3510]

こういうのがネットで見れるって良い時代になったなぁ

[hoxo_m]

書きました！