あらすじ
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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。
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Posted by ブクログ
ブラックボックス最適化は微分フリー最適化。本書のブラックボックス最適化と、機械学習の多腕バンディット問題に通底するトンプソン抽出。ハイパーパラメータの事前分布の導入の概念が個人的に面白かった。密度が濃く、丁寧な解説なので概念を抑えながら読んでいけば理解できる。ただ、英語と同じ感覚で、分からない概念が3個以上1文中に登場すると、その辺りから追いかけていくのは厳しいなと感じた。やはりベイズ統計界隈の用語はまだ読み慣れておらず、じっくり取り組んでいきたいところ。MCMC、メトロポリタンヘイスティング、スライスサンプリングの概要説明のところは良かった。4章終盤で突如「！」マークが出てきたときは、ここ書いてる時の情緒どうした？と思った。
