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。
この記事は参考になりましたか？
- この記事の著者
-
CodeZine編集部（コードジンヘンシュウブ）
CodeZineは、株式会社翔泳社が運営するソフトウェア開発者向けのWebメディアです。「デベロッパーの成長と課題解決に貢献するメディア」をコンセプトに、現場で役立つ最新情報を日々お届けします。
※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です
