AI・データサイエンス
Preferred Networks（PFN）、オープンソースの機械学習向けハイパーパラメーター自動最適化フレームワーク「Optuna 1.0」を正式公開
Preferred Networks（PFN）は1月14日、オープンソースの機械学習向けハイパーパラメーター自動最適化フレームワーク「Optuna 1.0」を正式に公開した。
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。PyTorch、TensorFlow、Keras、FastAI、scikit-learn、LightGBM、XGBoost を含む様々な機械学習ライブラリに対応しており、複数の計算機での並列実行をサポートしている。探索空間はPythonの制御構文で記述できる。また、様々な可視化手段を提供し、最適化結果を多面的に分析できる。
PFNは今後も最新の機械学習研究の成果を迅速に取り入れ、OSSコミュニティと連携しながらOptunaの開発・普及を推進していくとしている。
(川原 龍人/びぎねっと)
[関連リンク]
Optuna
