Optunaによるブラックボックス最適化

最適化を最適化せよ。機械学習のハイパーパラメータ調整、ミドルウェアのパフォーマンス向上、料理のレシピ改善、そのほか手間のかかるあらゆる最適化を自動化する方法を解説。

目次 : １　ブラックボックス最適化の基礎/ ２　はじめてのＯｐｔｕｎａ/ ３　Ｏｐｔｕｎａを使いこなす/ ４　ブラックボックス最適化の応用例/ ５　Ｏｐｔｕｎａの最適化の仕組み/ ６　ブラックボックス最適化のアルゴリズム

【著者紹介】
佐野正太郎 : ２０１４年、京都大学大学院情報学研究科修士課程修了。金融業や広告業のソフトウェアエンジニアを経て、２０１８年より株式会社Ｐｒｅｆｅｒｒｅｄ　Ｎｅｔｗｏｒｋｓエンジニア。２０１９年より同ＡｕｔｏＭＬチーム担当エンジニアリングマネージャー。ハイパーパラメータ最適化ツールＯｐｔｕｎａの開発をはじめとする機械学習エンジニアリングの自動化・効率化に従事

秋葉拓哉 : ２０１３年、東京大学大学院情報理工学系研究科修士課程修了。２０１５年、同研究科博士課程修了。２０１５年、国立情報学研究所助教。２０１６年、株式会社Ｐｒｅｆｅｒｒｅｄ　Ｎｅｔｗｏｒｋｓリサーチャー。２０１８年、同械学習基盤担当ＶＰ。機械学習の大規模化・効率化を主眼に置いた機械学習フレームワークの研究開発などに従事

今村秀明 : ２０２０年、東京大学大学院情報理工学系研究科修士課程修了。２０２０年より株式会社Ｐｒｅｆｅｒｒｅｄ　Ｎｅｔｗｏｒｋｓリサーチャー。学生時代はベイズ最適化の理論などを研究。現在は同ＡｕｔｏＭＬチームにてＯｐｔｕｎａの開発、および、機械学習エンジニアリングの自動化・効率化に従事

太田健 : ２００８年、東洋大学社会学部社会学科学士課程修了。複数のソフトウェアエンジニア職を経て、２０１８年に株式会社Ｐｒｅｆｅｒｒｅｄ　Ｎｅｔｗｏｒｋｓに入社し、Ｏｐｔｕｎａの開発に携わる。２０２１年より株式会社時雨堂でＷｅｂＲＴＣを用いたリアルタイムコミュニケーション用のミドルウェア開発に従事

水野尚人 : ２０２０年、東京大学大学院理学系研究科博士課程単位取得退学。２０２０年より株式会社Ｐｒｅｆｅｒｒｅｄ　Ｎｅｔｗｏｒｋｓエンジニア。学生時代は地震学における機械学習の応用などを研究。そのかたわら競技プログラミングにも打ち込み、ＩＣＰＣ（国際大学対抗プログラミングコンテスト）などに出場した

柳瀬利彦 : ２０１０年、東京大学大学院新領域創世科学研究科博士後期課程修了、博士（科学）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）