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
Visual Studio の便利なのに知られていない機能
まず、私が先日公開したブログ記事 (英語) に寄せられたあるコメントを紹介しましょう (たくさん寄せられたうちの 1 つで、その記事のコメント欄でご覧いただけます)。 Btw, "until I realized that the Solution Explorer tree nodes are searchable." This one is a saver ! (訳: ところで、「ソリューション エクスプローラーのツリー ノードが検索可能…」と書かれてていますが、こういうヒントは助かります!) この記事の中で何気なくソリューション エクスプローラーのテキストが検索可能であることに触れたのですが、それがコメントの投稿者である Sam さんの目に留まったようです。このようなちょっとした小ワザは Visual Studio にたくさんあり、中には熟練の開発者ですら知らないものもあります。こう
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