人間の活用と探索
私たちは日々の生活の中で、過去の経験を活用することと新しいことへの探索という二つの側面で行動しています。例えば、以前に食べた美味しいコンビニ弁当を再び買うことは「活用」にあたります。一方で、まだ試したことのない新しいカレー屋さんに行ってみるのは「探索」です。この二つのバランスを取りながら、日々を過ごしています。
ベイズ最適化の役割
ベイズ最適化は、この活用と探索のバランスを数学的に最適化する手法です。つまり、過去の良い経験と新しい可能性をうまく組み合わせて、最適な解を見つけ出すのがベイズ最適化の役割です。
用語解説
- ベイズ最適化: 過去のデータと確率モデルを使用して、最適な条件や解を探索する手法です。
ベイズ最適化のメリットとデメリット
メリット
- 汎用性: ベイズ最適化は様々な分野で応用できます。特に機械学習のパラメータ調整において、広範な探索空間を効率的に探索できる点が有効です。
デメリット
- 導入の手間: ベイズ最適化を実践するには、実験結果を取り入れながら繰り返し計算を行う必要があります。これはPythonやRを使って比較的簡単に実行できますが、実際の機械やシステムとの連携には手間がかかります。
用語解説
- ガウシアンプロセス: 非線形な関係をモデリングするための手法で、予測値とその不確実性（分散）を算出します。
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