Pythonによるベイズ最適化を使った効率的な制御系設計 - Qiita
はじめに 機械学習の世界ではベイズ最適化を活用した効率的なハイパーパラメータチューニングが当たり前のように使われております。例えば、2015年には東京大学の佐藤先生がベイズ最適化を上手くを活用した実践的な研究成果をご発表されております この発表で解説されている通り、ハイパーパラメータの選定作業すら機械に任せてしまうことができるため、これ以降もベイズ最適化が昨今の機械学習ブームのさらなる飛躍に貢献していきました。ベイズ最適化が機械学習のハイパーパラメータ選定に使われる理由は大まかに下記の点であるといわれています。 1.ブラックボックス関数(コスト関数)の最大化・最小化を実現できる。 2.グリッドサーチよりもパラメータ調整のための試行回数を大幅に削減できる。 3.確率モデルに基づく方法のため、推定結果の不確かさもモデリングできる。 特に、1番と2番の利点は複雑なコスト関数・対象に対して，なるべ
