お得で気軽に参加できる将棋大会『第６回 将棋情報局最強戦オンライン』11月13日開催！ エントリー受付中 皆さんこんにちは。「万物の根源は水である」でおなじみの編集部島田です。 先日アップさせていただいた「細かすぎて伝わらない！将棋年鑑藤井聡太インタビューの微妙なニュアンスの補足」が好評いただきましたので、２匹目のどじょうをすくいに第２弾行きます。 この記事は、現在予約受付中の『令和２年版 将棋年鑑 2020』の巻頭特集３「激闘の王将リーグと順位戦全勝昇級　藤井聡太の１年」という藤井二冠のインタビューにおいて、文字だけでは伝わらない行間の微妙なニュアンスをテキストの限界を超えて伝えんとするものです。 全部で12個あるポイントのうち、今回は５～８個目の４つを紹介したいと思います。本日のMENUは以下の通りです。 さて、順に行きましょう。 １、「つもり」はあるけど「予定」はない まずは「つもり

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