ベイズ最適化は、関数の評価が高コストである場合に、効率的に最適解を見つけるための手法です。特に、機械学習モデルのハイパーパラメータチューニングやブラックボックス最適化に広く使われています。この手法では、ガウス過程を用いて関数をモデル化します。
目次
重要性
ベイズ最適化は、AIモデルの性能を最大化するための効果的な手段です。特に、ハイパーパラメータ空間が大きく、ランダムサーチやグリッドサーチが非効率な場合に有用です。この技術を使用することで、少ない試行回数で最適なモデル構成を見つけることができます。
用語の使われ方
ベイズ最適化を使用するには、目的関数を定義し、ガウス過程を設定します。次に、アクイジション関数を最適化して次の評価点を決定します。Pythonでは、OptunaやGPyOpt、Scikit-Optimizeといったライブラリが便利です。計算リソースの管理と評価基準の設定が成功の鍵です。
