L-4A

Goptuna: Distributed Bayesian Optimization Framework.

intermediate
Long Session (40 min)

機械学習モデルのハイパーパラメータ探索を軸に研究が続けられてきたベイズ最適化は、入力とその評価値さえ設計できればあらゆるものが効率的に最適化できるため、近年は映像コーデックのエンコードパラメーターやJITコンパイラのパラメーターなど機械学習以外の分野にもその活用が広がっています。

本セッションでは、代表的なベイズ最適化手法を紹介した後、筆者が開発・公開しているoptunaというGoのベイズ最適化ライブラリの使い方を応用事例とともに紹介します。みなさんが経験則をもとに設定しているあらゆるパラメーターが、ベイズ最適化によって、より効率的なものに変わっていくきっかけになればと思います。