【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

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【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

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... 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、

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