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
(C) 2023 Hideaki Imamura, Kota Matsui
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