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内容紹介
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。
書誌情報
- 著者: 今村 秀明, 松井 孝太
- 発行日: 2023-08-25 (紙書籍版発行日: 2023-08-25)
- 最終更新日: 2023-08-25
- バージョン: 1.0.0
- ページ数: 316ページ(PDF版換算)
- 対応フォーマット: PDF, EPUB
- 出版社: 近代科学社
対象読者
機械学習,ベイズ理論,ベイズ最適化,ガウス過程,ガウス関数,モンテカルロ法,ハイパーパラメータ,深層学習,最適化,アルゴリズム,カーネル関数,ブラックボックス最適化,Optuna,ベイズ線形回帰,実験計画,マテリアルズインフォマティクスに興味がある人
著者について
今村 秀明
2020年 東京大学大学院コンピュータ科学専攻修士課程修了
現在 （株）Preferred Networks AutoMLチーム リサーチャー
修士（コンピュータ科学）
松井 孝太
2014年 名古屋大学大学院情報科学研究科博士課程後期課程 満期退学
現在 名古屋大学大学院医学系研究科生物統計学分野 講師
博士（情報科学）