Optuna™は、オープンソースのハイパーパラメーター自動最適化フレームワークです。 「Optuna Meetup #1」では、Optunaのユーザー、導入を検討している方、また開発者を中心に、Optunaの様々な活用方法が共有されました。尾崎氏は、Optunaにおける多目的最適化について発表をしました。 普段はAutoMLとブラックボックス最適化を研究 尾崎嘉彦氏：尾崎です。今日はOptunaによる多目的最適化について紹介したいと思います。 簡単に自己紹介します。尾崎です。グリー株式会社と、産総研（産業技術総合研究所）の人工知能研究センターで研究開発職をしています。 最近の研究は、Multiobjective Tree-structured Parzen Estimator、Optunaにも入っているMOTPEという最適化手法の提案や、Optunaを使った自動結晶構造解析です。それから「
機械学習において、モデルのハイパーパラメータの調整は非常に大事です。 大事なんですが、手動で行うと、時間も手間もすごくかかりますよね。 ここでは、ハイパーパラメータを効率的に調整するOptunaについてご紹介するとともに、Pythonでの具体的な実装方法をご説明します。 Optunaとは 日本のPrefferdNetworks社が開発した、ハイパーパラメータの自動最適化フレームワークです。 Optunaは、ベイズ最適化を実装することで、パラメータの探索を効率的に行うことができます。 ベイズ最適化は、確率統計の理論の一つです。 具体的には、目的関数の値を評価するために、パラメータの値をサンプリングして目的関数の値を取得し、その値を元にパラメータの推定値を更新するというプロセスを繰り返します。このプロセスによって、より良いパラメータの候補が見つけていきます。 簡単に言うと、試行錯誤をしながら、
Optunaでハイパパラメータチューニング - け日記
今回はハイパパラメータチューニングを自動化するOptunaを触りながら紹介していきます。 Optuna BayesianOptimizationのかゆいところ Optunaを用いた実装 1変数関数の最適化 分散最適化 scikit-learnの最適化 まとめ Optuna 勾配ブースティング木やニューラルネットワークなどのハイパパラメータチューニングは職人芸みたいなところがあって、一発で最適に近い値をマークするなどほぼ不可能です。かと言って、グリッドサーチなどで探索しようにもパラメータ数が多いと計算時間が膨大になります。 こうした実質ブラックボックスのパラメータチューニングを、ベイズ最適化で行ってくれるPythonライブラリが Optuna です。 preferred.jp これら↓の記事が大変参考になります。 tech.preferred.jp PyData.Tokyo Meetup #
This post uses tensorflow v2.1 and optuna v1.1.0. TensorFlow + Optuna!Optuna is a hyperparameter optimization framework applicable to machine learning frameworks and black-box optimization solvers. TensorFlow is Google’s open source platform for machine learning, with a deep ecosystem of tools, libraries and community resources. Let’s see how they can work together! Creating the Objective Function
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トレードオフの関係にある解を一度に求める Optunaで多目的最適化するための「NSGA-II」と「MOTPE」
【機械学習】Optunaを使って効率よくハイパーパラメータを調整しよう
Using Optuna to Optimize TensorFlow Hyperparameters