【Python】実験屋のためのベイズ最適化入門【GPyOpt】 | Wak-tech

ベイズ最適化とは？ ベイズ最適化は、少ないデータから関数を予測する機械学習的手法で、動的実験計画法の一種です。他の機械学習とは異なり、大量のデータを必要としません。 データ間の他のデータの存在確率を見積もるガウス過程と呼ばれる手法を内部で用いており、その不確かさを埋めるように新しいデータを取っていき、関数の形を推定します。この説明に関しては、このページで試してもらう以下の最適化結果を見るとよく分かります。 薄い青で示された領域が確率の密度を示しており、データ点同士が離れているとその間の存在確率はあいまいになります。ただ曖昧ながらも取り得るであろう値の幅（灰色で示されている弦）はガウス回帰により見積もることができるため、少ない点から全体を俯瞰して一気に最小値・最大値に詰め寄ることができるようです。 このベイズ最適化が威力を発揮するのは一回のデータ取得に非常に時間やコストがかかるタスクです。最