深層ニューラルネットワークを用いたスケーラブルなベイジアン最適化 - Qiita
Randomly query a set of initial points... Complete initial dataset acquired Performing optimization... 0.100 completion... 0.200 completion... 0.300 completion... 0.400 completion... 0.500 completion... 0.600 completion... 0.700 completion... 0.800 completion... 0.900 completion... 1.000 completion... Sequential gp optimization task complete. Best evaluated point is: [-0.31226245 3.80792522] Predi
Pythonでベイズ最適化を行うパッケージ GPyOpt - Qiita
#ベイズ最適化とは ベイズ最適化は，ガウス過程(Gaussian Process)というベイズ的にカーネル回帰を行う機械学習手法を使って，何らかの関数を最適化する手法です．このベイズ最適化のメリットは様々で，例えば，入力が連続値でない（微分不可能な）関数に適用できたり，局所解がある関数に強かったりします．これらのメリットのため，今後様々な問題に適用可能だと考えられます．ここでは，Pythonでベイズ最適化を行うパッケージであるGPyOptについて使い方を説明します． #GPyOptのインストール 環境としてanacondaを使います．最新のscipyとGPy(ガウス過程）のパッケージが必要となっています． #入力が1次元の関数最適化（解説） まずは，入力が1次元の非線形関数を最適化しましょう． 今回は，$f(x)=\cos(1.5x)+0.1x$の関数を，$0\leq x \leq 10$
ベイズ最適化についての入門記事を書きました - ほくそ笑む
ベイズ最適化 (Bayesian Optimization) についての入門記事をマイナビのサイトに寄稿しました。 第3回 機械学習のためのベイズ最適化入門｜Tech Book Zone Manatee ベイズ最適化は大域的最適化手法 (Global Optimization) の一種であり、これをグリッドサーチの代わりに使うことで、効率的に機械学習のハイパーパラメータ探索ができる、という内容です。 この記事ではベイズ最適化の基本的な部分についてポイントを絞って説明したつもりです。 R言語にはベイズ最適化のためのパッケージ rBayesianOptimization があり、この使い方については下記の記事が詳しいです。 {rBayesianOptimization}パッケージによるベイズ最適化で機械学習パラメータチューニングをお手軽に - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ また、
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
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