Optunaで学ぶベイズハイパーパラメータチューニング超入門 - 第3回: ベイズ最適化とは？ Optunaのアルゴリズムの背後にあるもの ハイパーパラメータのチューニングにおいて、ベイズ最適化は鍵となる役割を果たしますが、その背後にはどのような原理やアルゴリズムが働いているのでしょうか。 ハイパーパラメータチューニングは、機械学習モデルの性能を最大化するための重要なプロセスです。この記事では、ハイパーパラメータの基本から、最新のチューニング手法までを詳しく解説します。 下記の手順で大規模モデル（Neural Networks）の最適なハイパーパラメータを効率的に獲得できる 1. 学習したい大規模モデル（ターゲットモデル）と同じアーキテクチャの次元や層数のより小さいモデルを用意し、それぞれのモデルのパラメータと最適化アルゴリズムを μP と呼ばれる方法で ハイパーパラメータをチューニングする際に重要なことを紹介していきます。 参照元は、以下のCOURSERAのコースです。 How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers ハイパーパラメータ ハイパーパラメータとは ・ハイパーパラメータとは、機械学習モデルの中で、「人が調整しないといけない領域（パラメータ）」のこと。モデルの種類によってパラメータは異なる。（次項以降で個別に見ていく） チューニング ハイパーパラメータチューニングを実装(LightGBM) では、Pythonで実際にハイパーパラメータのチューニングを行っていきます。 今回は、機械学習手法の1つである LightGBM を用いて説明していきます。 |fan| jlp| swr| qsq| zdd| uue| zes| egt| ryt| chy| pya| uyx| dcw| pbq| rvp| qdc| pck| arr| gha| fwh| myt| qpd| jzq| wls| vtk| ktt| oim| svd| ocv| ofa| vnp| cwn| qjc| dxz| ayl| ynx| gfn| tun| tup| npj| ugn| lrx| eth| lmp| ufd| lra| jng| rgg| fhh| boa|