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
Watanabe理論勉強会で発表してきました - ほくそ笑む
このブログの読者には AIC (赤池情報量基準) をご存じの方は多いと思います. AIC は統計モデルの評価指標として世界中で広く使われていますが、これは赤池弘次という日本人統計学者により考案されたものです。 これに対し、近年、ベイズ統計学で利用可能な WAIC という情報量基準が考案され、世界中で爆発的に普及しています。 この WAIC を考案したのも日本人であり、東工大の渡辺澄夫先生です。 �L‚Žg‚¦‚é�î•ñ—Ê‹K�€(WAIC) WAIC は、算出すること自体は簡単なのですが、その理論的な根拠として非常に高度な数学が使われています。 この理論について、渡辺先生ご自身が書かれた書籍があります。 Algebraic Geometry and Statistical Learning Theory (Cambridge Monographs on Applied and Com
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