ベイズ最適化　適応的実験計画の基礎と実践

本書ではベイズ最適化の理論・アルゴリズムを基礎から応用まで詳細に説明し、ブラックボックス最適化ソフトウェア「Optuna」の利用方法も紹介しています。増補改訂版では、Optunaのバージョンアップに合わせて第4章を全面的に修正・加筆。ベイズ最適化の実践・開発をサポートしています。また第5章では「リグレット解析」と呼ばれる理論を新たに取り上げました。ベイズ最適化を学ぶための基礎体力が身につけられるよう、理論と実践の両面を更に充実させています。
【目次】
第1章 機械学習による適応的実験計画とベイズ最適化
第2章 ブラックボックス関数のベイズモデリング
第3章 ベイズ最適化のアルゴリズム
第4章 Optunaによるベイズ最適化の実装方法
第5章 ベイズ最適化の理論
第6章 制約付きベイズ最適化
第7章 多目的ベイズ最適化
第8章 高次元空間でのベイズ最適化
第9章 並列ベイズ最適化

　科学研究において実験計画は必須になりますが、近年ではデータを使って仮説の生成と検証を繰り返す「適応的実験計画」が取り入れられ、その方法の一つである「ベイズ最適化」に注目が集まっています。
　本書ではこのベイズ最適化の理論・アルゴリズムを基礎から応用まで詳細に説明しています。またブラックボックス最適化ソフトウェア「Optuna」を利用したアルゴリズムの実装方法も紹介。本書を読むことで、ベイズ最適化という強大なフレームワークの全貌を理解し、理論と実装を習得することができます。
【目次】
第1章　機械学習による適応的実験計画とベイズ最適化
第2章　ブラックボックス関数のベイズモデリング
第3章　ベイズ最適化のアルゴリズム
第4章　Optuna によるベイズ最適化の実装方法
第5章　制約付きベイズ最適化
第6章　多目的ベイズ最適化
第7章　高次元空間でのベイズ最適化
第8章　並列ベイズ最適化
付録