Optunaによるブラックボックス最適化

佐野正太郎 秋葉拓哉 今村秀明 太田健 水野尚人 柳瀬利彦

• オーム社 (2023年2月21日発売)

作品紹介・あらすじ

チューニングを自動化するブラックボックス最適化について詳説

本書は、機械学習に欠かせないハイパーパラメータ調整（チューニング）を自動化するブラックボックス最適化について一からわかりやすく、そして、詳しく説明した書籍です。合わせて、Python言語上で動作するフレームワーク“Optuna”によるブラックボックス最適化の実行を、Optunaの開発者ら自ら詳しく説明しており、基礎を理解しながら実践に即した知識を身につけることができます。
いまや機械学習は多種多様な応用が広く図られており、技術者／研究者、学生全般にとって必修といえるスキルになっていますが、その際に手間を要するのが、ハイパーパラメータ調整です。特に、深層学習（ディープラーニング）では、ハイパーパラメータの数が多い傾向があるうえに、その調整が性能を大きく左右するといわれています。多くの技術者が、これにかなりの時間が費やされてしまっているのが実情です。ブラックボックス最適化は汎用性も高く、機械学習のハイパーパラメータ調整に限らず、工学や日常生活にかかわる多くのことを最適化できます。例えば、本書ではミドルウェアのパフォーマンス調整や、お菓子のレシピ作成にブラックボックス最適化を応用する方法も紹介しています。
ハイパーパラメータ調整の手間を大幅に削減するブラックボックス最適化とそのPythonベースのフレームワークOptunaについて、応用例からアルゴリズムまでを一からわかりやすく説明した書籍です。機械学習に留まらず、科学技術のあらゆる分野で登場するブラックボックス最適化に入門するにあたって最適な書籍です。

感想・レビュー・書評

[taktak314さんの感想 · 2024年4月24日]

ブラックボックス最適化の概要とoptuna の使い方がおおよそわかって実装して使うことができた。
原理の部分は基礎知識が足りず、完全な理解が出来なかったので、他文献等で補足する必要がありそう。

[kazuho14さんの感想 · 2023年8月5日]

最終章のサンプラー（最適化アルゴリズム）の詳細は全く理解ができなかったものの、その前までで、Optunaの最適化はこんな事ができて、こう実装するんだ、が理解できて十分に有用でした。
特に、多目的最適化について、「複数の目的変数のトレードオフの探索まで行い、最終的なパラメータ選択は人間がする」という説明が、実用のイメージが湧きました。

[fraserlibさんの感想 · 2023年5月12日]

請求記号　007.1/Sa 66

[aokikenichiさんの感想 · 2023年5月4日]

要再読本