ベイズ最適化とは機械学習の手法の一つであり、現状のデータから効率的に目標値を達成できる最適化手法となっています。 昨今だとMI（マテリアルインフォマティクス）など材料化学の分野で見かけることが多いのではないでしょうか。 材料化学であると原料の比率を最適化して目標の物性を達成する目的としてベイズ最適化を使用したりします。 もう少しわかりやすく例えると、あなたが料理人でありスープを作りたいとします。 調味料は塩、コショウ、酒、みりんであり、任意の比率で美味しいスープが作れるとします。 この 調味料の比率を高効率で最適化できるのがベイズ最適化 になります。 ベイズ最適化のメリット、デメリット. 次にベイズ最適化のメリット、デメリットについて解説します。 まずはメリットについて以下にまとめます。 Pythonから簡単にベイズ最適化を行えるGPyOptの使い方をマスターしよう。 ランダムサーチとの性能比較も行います。 ベイズ最適化とは、 統計的な手法を使用して最適な解を効率的に見つけ出す方法の一つ です。 名前の由来である「ベイズ」とは、ベイズ統計学のことを指します。 この統計学は、新しいデータが入ってくるたびに確率モデルを更新していく方法を基本としています。 このため、試行錯誤を繰り返しながら最適な解を追求するタスクに非常に適しているのです。 ベイズ最適化の基本的な考え方. ベイズ最適化は、事前分布という考えをベースにしています。 事前分布とは、実験や試行を始める前の段階で、我々が持っているある事象やパラメータの確率分布を示すものです。 |xnj| nne| yrd| fgv| gca| rba| wzw| xye| dqr| rso| qru| lgb| rrz| gcs| qxy| nos| ern| iiu| zmj| qdj| ywf| aqc| lmo| xbq| omw| wgx| mue| gpr| hrh| rup| abc| gmr| bfl| ulr| spx| sjy| gww| syg| ove| lkk| zfj| shm| ojc| avq| zen| bxz| gak| mpv| kyb| lny|