質問: ディープラーニングを含む様々な機械学習手法は様々なpythonライブラリを用いることで (入力)→(出力)を予測させるモデルの作成は容易になりつつある。 (出力)→(入力)の最適化には以下の様な手法を用いるとよい。 ・全探索(入力変数のあらゆる候補、もしくは十分量の候補について全組み合わせを計算) 探索可能空間:10E+8~10 ライブラリ:特になし ・遺伝的アルゴリズム ライブラリ:deap 他 ・ディープラーニング他の機械学習により(出力)→(入力)を予測するモデルを作成 ・勾配降下法 ・SMBO ライブラリ:hyperopt ・ベイズ最適化 ライブラリ: Gpy, Gpyopt
回答: ディープラーニングを含む様々な機械学習手法は様々なpythonライブラリを用いることで (入力)→(出力)を予測させるモデルの作成は容易になりつつある。 (出力)→(入力)の最適化には以下の様な手法を用いるとよい。 ・全探索(入力変数のあらゆる候補、もしくは十分量の候補について全組み合わせを計算) 探索可能空間:10E+8~10 ライブラリ:特になし ・遺伝的アルゴリズム ライブラリ:deap 他 ・ディープラーニング他の機械学習により(出力)→(入力)を予測するモデルを作成 ・勾配降下法 ・SMBO ライブラリ:hyperopt ・ベイズ最適化 ライブラリ: Gpy, Gpyopt