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Optunaによるブラックボックス最適化

佐野 正太郎, 秋葉 拓哉, 今村 秀明, 太田 健, 水野 尚人, 柳瀬 利彦  著

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価格 \3,520(税込)         
発行年月 2023年02月
出版社/提供元
オーム社
言語 日本語
媒体 冊子
ページ数/巻数 213p
大きさ 21cm
ジャンル 和書/理工学/情報学/人工知能
ISBN 9784274230103
商品コード 1035770430
NDC分類 007.13
基本件名 機械学習
本の性格 実務向け
新刊案内掲載月 2023年03月4週
商品URLhttps://kw.maruzen.co.jp/ims/itemDetail.html?itmCd=1035770430

内容

チューニングを自動化するブラックボックス最適化について詳説

本書は、機械学習に欠かせないハイパーパラメータ調整(チューニング)を自動化するブラックボックス最適化について一からわかりやすく、そして、詳しく説明した書籍です。合わせて、Python言語上で動作するフレームワーク“Optuna”によるブラックボックス最適化の実行を、Optunaの開発者ら自ら詳しく説明しており、基礎を理解しながら実践に即した知識を身につけることができます。
いまや機械学習は多種多様な応用が広く図られており、技術者/研究者、学生全般にとって必修といえるスキルになっていますが、その際に手間を要するのが、ハイパーパラメータ調整です。特に、深層学習(ディープラーニング)では、ハイパーパラメータの数が多い傾向があるうえに、その調整が性能を大きく左右するといわれています。多くの技術者が、これにかなりの時間が費やされてしまっているのが実情です。ブラックボックス最適化は汎用性も高く、機械学習のハイパーパラメータ調整に限らず、工学や日常生活にかかわる多くのことを最適化できます。例えば、本書ではミドルウェアのパフォーマンス調整や、お菓子のレシピ作成にブラックボックス最適化を応用する方法も紹介しています。
ハイパーパラメータ調整の手間を大幅に削減するブラックボックス最適化とそのPythonベースのフレームワークOptunaについて、応用例からアルゴリズムまでを一からわかりやすく説明した書籍です。機械学習に留まらず、科学技術のあらゆる分野で登場するブラックボックス最適化に入門するにあたって最適な書籍です。