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機械学習向けハイパーパラメータ自動最適化フレームワーク「Optuna」v1.0公開

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2020/01/15 16:05

 Preferred Networksは、オープンソースの機械学習向けハイパーパラメータ自動最適化フレームワーク「Optuna(オプチュナ)」の、初めてのメジャーバージョンとなるv1.0を、1月14日に公開した。β版のコードはほとんど変更することなく、そのまま動作させられる。

 「Optuna」は、ハイパーパラメータを最適化するための試行錯誤を自動化し、優れた性能を発揮するハイパーパラメータの値を自動的に発見する。

 今回公開されたv1.0では、最新の最適化アルゴリズムによって効率的な探索を実現したほか、PyTorch、TensorFlow、Keras、FastAI、scikit-learn、LightGBM、XGBoostを含む、さまざまな機械学習ライブラリに対応した。

 また、複数の計算機での並列実行をサポートし、最適化時間を大幅に短縮できるほか、探索空間をPythonの制御構文で記述可能になっている。さまざまな可視化手段を提供することで、最適化結果を多面的に分析できる。

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