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株式会社Preferred Networks（PFN）が、オープンソースソフトウェア（OSS）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）の初のメジャーバージョンとなるv1.0を公開したと発表しました。
機械学習、深層学習において高精度の訓練済みモデルを獲得するために、訓練時のアルゴリズムの挙動を制御する複雑なハイパーパラメータ※の最適化は不可欠です。
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フレームワークです。2018年12月にβ版をOSS公開して以来、多くのコントリビュータに開発協力を得ながらOSSコミュニティやPFN社内のユーザーニーズを取り入れ、多くの新機能を追加したといいます。
v1.0では、Optuna β版のコードをほとんど変更することなく、そのまま動作させることが可能です。
- 最新の最適化アルゴリズムによる効率的な探索を実現
- 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
- 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
- 探索空間を Python の制御構文で記述可能
- さまざまな可視化手段を提供し、最適化結果を多面的に分析
Optunaの開発は、外部コントリビュータの開発成果を数多く取り入れています。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ます。
Optunaは、Pythonで書かれたハイパーパラメータ自動最適化フレームワークとして、PFNが2018年12月にオープンソース化しました。Optunaは、優れた性能を発揮するハイパーパラメータを見つけるための試行錯誤を自動化します。すでに、PFNのさまざまなプロジェクトで使用され、物体検出コンペティションKaggle Open Imagesでは、チームPFDetの上位入賞に大きく貢献しています。
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