ハイパーパラメーター最適化を自動化するAIエージェントを作った
はじめに 機械学習モデルを作るにあたって、ハイパーパラメーター最適化（HPO）は初心者泣かせだとずっと思っていました。 「どういった探索手法を選べばいいの？」 「LightGBMのnum_lea...
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モンテカルロ獲得関数を理解したい
はじめに ベイズ最適化では、次にどの点を評価するかを獲得関数が決めます。通常の獲得関数は1回のサイクルで1点を提案しますが、複数の候補点を同時に提案したい場合（バッチ観測）には、モンテカルロ（M...
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【論文】RBF-Gen：補完×ドメイン知識でサロゲートモデルを作る
紹介する論文 Knowledge-guided generative surrogate modeling for high-dimensional design optimization un...
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連続最適化アルゴリズムの検証用目的関数を自動生成する
目的 「最適化のアルゴリズムを検証したいが、良い目的関数を作ることが難しい...」という悩み（俺だけ？）に答えます。 良い検証用の目的関数とは、次のことを満たすものと考えています。 大域最適解だ...
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研究者の直感で探索空間を削れるベイズ最適化手法【論文】
はじめに 今回は、ベイズ最適化（Bayesian Optimization: BO）に関する論文を読みましたので、その紹介と備忘録です。 論文↓ 論文では手法の検証も行なっていますが、コードは非...
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研究者の直感で探索空間を削れるベイズ最適化手法【コード】
以下の記事に書いたアルゴリズムを実際にコードにしたので置いておきます。 詳しい解説や結果は書くのが面倒になってしまいました... AIさんにやらせればすぐに出ると思います。 結果 今回対象にした...
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SHAPの理論を理解したい
機械学習モデルを説明するための手法として有名なSHAP（SHapley Additive exPlanations）。 Pythonのライブラリを使えば簡単に計算できるし、図の見方も慣れてきまし...
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少量データの特徴量重要度
何を解決するか 少量のデータに対して、機械学習を用いた特徴量重要度の議論をする際には、交差検証などでのデータ分割において、偏ったサンプリングとなり、乱数ごとに特徴量重要度（ランキング）に違いが見...
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命名ルール、使用する単語メモ
よく気になるのでPythonの関数やら変数の命名ルールや単語をまとめておく。 キャメルケースうんぬんとは別。 たくさん書かれているすごい記事を参考にして、自分なりに作っている。 使用するライブラ...
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[メモ]jupyterのoutputを無視する設定
目的 記事の目的 jupter notebookのoutputを無視してコミットする操作の自動化方法をメモする。 なぜ必要か リポジトリ容量の節約 [Clear All Outputs]を使いた...
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Ibisのアンダースコアは、Pythonの伝統的な使い方と競合するので解決策を調べた
本記事の目的 ibisの"_"（deferred resolver, 遅延リゾルバ）を利用していた際に、問題だなと思ったことを調べた。 問題点：Pythonの伝統的なアンダースコアの使い方と競合...
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Ibisでwith文を使いたい
前提 以下のような方を前提に書いています。 Pythonのwith文は何となくわかる ibisを使ったことがある 環境 大きく違わなければ使えると思います。 python: 3.12（3.8以降...
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