nerman: AllenNLP と Optuna で作る固有表現抽出システム - クックパッド開発者ブログ

2020/11/06 14 users NER ニューラルネット クックパッド開発者ブログ 本稿 由来

事業開発部の @himkt です．好きなニューラルネットは BiLSTM-CRF です． 普段はクックパッドアプリのつくれぽ検索機能の開発チームで自然言語処理をしています． 本稿では，レシピテキストからの料理用語抽出システム nerman について紹介します． nerman の由来は ner (固有表現抽出 = Named Entity Recognition) + ma... 続きを読む

Optuna の拡張機能 LightGBM Tuner によるハイパーパラメータ自動最適化 | Preferred Networks Research & Development

2020/01/20 17 users Pyhton LightGBM Development 小嵜

Optuna 開発メンバの小嵜 (@smly) です。この記事では Optuna の拡張機能として開発している LightGBM Tuner について紹介します。 LightGBM Tuner は LightGBM に特化したハイパーパラメータ自動最適化のためのモジュールです。Pyhton コードの import 文を 1 行変更するだけで簡単に利用できます。LightGBM Tuner はエ... 続きを読む

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」v1.0公開：CodeZine（コードジン）

2020/01/15 12 users CodeZine Preferred Networks

Preferred Networksは、オープンソース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、初めてのメジャーバージョンとなるv1.0を、1月14日に公開した。β版のコードはほとんど変更することなく、そのまま動作させられる。 「Optuna」は、ハイパーパラメータを最適化するための試行... 続きを読む

なぜn_estimatorsやepochsをパラメータサーチしてはいけないのか - 天色グラフィティ

2019/06/30 36 users Keras ハイパーパラメータ グリッドサーチ 対象

ハイパーパラメータを探索するため、グリッドサーチやOptunaなどを利用することがあると思います。 しかし、「ハイパーパラメータ探索してみた」のようなQiita記事などでは間違って書かれていることも多いのですが、XGBoostやLightGBMの n_estimators ( num_boosting_rounds )やKerasの epochs をパラメータサーチの対象... 続きを読む

Amazon SageMaker で Optuna を用いたハイパーパラメータ最適化を実装する | Amazon Web Services ブログ

2019/03/29 32 users ワークロード Chainer 深層学習フレームワーク 選択肢

Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker で Optuna を用いたハイパーパラメータ最適化を実装する Amazon SageMaker はお客様の機械学習のワークロードにおいて様々な選択肢を提供します。深層学習フレームワークの選択肢として2018年の AWS Summit Tokyo で発表された Chainer 対応はその一つです。Chainer は 株... 続きを読む

Optunaを使ってFFmpegのエンコードパラメータを最適化してみる · GitHub

2019/01/22 52 users ffmpeg README.md GitHub プリセット

README.md 概要 Optunaというハイパーパラメータ最適化ツールを使って、FFmpegでの動画エンコードパラメータの最適化を試してみた結果のメモ 具体的には、決められた制約(後述)化で、画質(SSIM)を最大化するようなパラメータ群を自動で見つけ出すのが目的 結果としては、 画質的には、FFmpegが提供しているプリセットの... 続きを読む

Optunaでハイパーパラメータチューニング - HELLO CYBERNETICS

2018/12/22 39 users ニューラルネットワーク 引数 ハイパーパラメータ 関数 実装

はじめに：Optunaとは 使い方 インストール 最適化問題の例 問題設定 最適化 最適化の結果 ニューラルネットワークのハイパーパラメータチューニング 問題設定 実装 ハイパーパラメータを引数に取り、ニューラルネットワークを構成する関数 ハイパーパラメータを引数にとり、最適化手法を返す関数 ハイパーパラメータを... 続きを読む

機械学習のハイパーパラメーターを自動最適化、Preferred Networksがライブラリを公開：機械学習の開発負荷を低減 - ＠IT

2018/12/05 30 users Preferred Networks 低減 機械学習 公開

機械学習の開発負荷を低減：機械学習のハイパーパラメーターを自動最適化、Preferred Networksがライブラリを公開 Preferred Networksは、機械学習アルゴリズムの動作を制御する「ハイパーパラメーター」向けの自動最適化フレームワーク「Optuna」のβ版をオープンソースソフトウェアとして公開した。機械学習ライブラリ... 続きを読む

ハイパーパラメータ自動最適化ツール「Optuna」公開 | Preferred Research

2018/12/03 327 users OSS パラメータ ハイパーパラメータ 挙動 動機

ハイパーパラメータ自動最適化フレームワーク「Optuna」のベータ版を OSS として公開しました。この記事では、Optuna の開発に至った動機や特徴を紹介します。 公式ページ 公式ドキュメント チュートリアル GitHub ハイパーパラメータとは？ ハイパーパラメータとは、機械学習アルゴリズムの挙動を制御するパラメータの... 続きを読む