ハイパーパラメータ最適化（HPO）は、機械学習モデルの性能を最大化するために、学習率やバッチサイズなどのハイパーパラメータを調整するプロセスです。これにより、モデルの精度や効率が向上します。代表的な手法には、グリッドサーチ、ランダムサーチ、ベイズ最適化があります。
目次
重要性
HPOは、AIモデルの精度向上において不可欠な工程です。特に、ディープラーニングモデルのような複雑なシステムでは、適切なハイパーパラメータを選択することで、学習速度や性能が大幅に改善されます。この技術は、AIプロジェクトの成功を左右する重要な要素です。
用語の使われ方
ハイパーパラメータ最適化を実施するには、まず最適化対象のパラメータと評価基準を設定します。その後、選択した手法（例：グリッドサーチ）を適用し、複数の候補を評価します。PythonのOptunaやHyperoptといったライブラリを使用することで、効率的に最適化を行うことができます。
