エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
Pythonによるベイズ最適化を使った効率的な制御系設計 - Qiita
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
Pythonによるベイズ最適化を使った効率的な制御系設計 - Qiita
はじめに 機械学習の世界ではベイズ最適化を活用した効率的なハイパーパラメータチューニングが当たり前... はじめに 機械学習の世界ではベイズ最適化を活用した効率的なハイパーパラメータチューニングが当たり前のように使われております。例えば、2015年には東京大学の佐藤先生がベイズ最適化を上手くを活用した実践的な研究成果をご発表されております この発表で解説されている通り、ハイパーパラメータの選定作業すら機械に任せてしまうことができるため、これ以降もベイズ最適化が昨今の機械学習ブームのさらなる飛躍に貢献していきました。ベイズ最適化が機械学習のハイパーパラメータ選定に使われる理由は大まかに下記の点であるといわれています。 1.ブラックボックス関数(コスト関数)の最大化・最小化を実現できる。 2.グリッドサーチよりもパラメータ調整のための試行回数を大幅に削減できる。 3.確率モデルに基づく方法のため、推定結果の不確かさもモデリングできる。 特に、1番と2番の利点は複雑なコスト関数・対象に対して,なるべ