SlideShare a Scribd company logo

ブラックボックス最適化とその応用

•
•
gree_tech
gree_tech

『CCSE2019』で発表された資料です。 https://ccse.jp/2019/

Engineering
1 of 15
Download to read offline
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved.
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • 
 AI • 
 • • Automated Machine Learning (AutoML) https://y0z.github.io/about/
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • 
 
 ! 
 • ! • • Minimize f(x) subject to x ∈ X f(x)
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • • ! ( ) ! • • AutoML 1 (Feurer and Hutter, 2019) • ! ! f(x) f(x) f(x) x ” ”
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • • ! • • • • • • • Grey-box Bayesian Optimization for AutoML
 https://slideslive.com/38916582/keynote-greybox-bayesian- optimization-for-automl f(x)
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • 
 GP-EI SMAC TPE • 
 Population-based methods CMA-ES • 
 Nelder–Mead MADS • • Google Vizier (Google) • Optuna (PFN) • Nevergrad (Facebook)
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • 
 GP-EI SMAC TPE • 
 Population-based methods CMA-ES • 
 Nelder–Mead MADS • • Google Vizier (Google) • Optuna (PFN) • Nevergrad (Facebook)
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • • (Cohen et al., 2005; Ozaki et al., 2017) Nelder–Mead Nelder and Mead, 1965 CNN (Ozaki et al., 2017)
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. Nelder–Mead reflect, expand, inside contract, outside contract, shrink 5 reflect, expand, inside contract, outside contract shrink
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • Nelder–Mead • Nelder–Mead Nelder–Mead Accelerating the Nelder–Mead Method with Predictive Parallel Evaluation Yoshihiko Ozaki, Shuhei Watanabe, and Masaki Onishi
 6th ICML Workshop on Automated Machine Learning, Jun 2019. ! !f(x) ∼ GP(m(x), k(x, x′)) g(x)
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. 1. 2. Nelder–Mead 3. P 4. 2. Nelder–Mead ! !f(x) ∼ GP(m(x), k(x, x′)) g(x)
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • • 6 (Klein et al., 2018) • ! ! • Baseline 1 shrink ( ) • Baseline 2 • • Baseline 1 49% 2 13% P = 10 J = 1,2,3,4,5 Nelder–Mead Method J Average # of eval steps Average # of evaluations Baseline 1 - 590.27 (±141.42) 614.10 (±142.82) Baseline 2 - 347.27 (±89.32) 3469.67 (±893.21) Proposed 1 406.20 (±97.24) 1534.20 (±427.69) 2 314.13 (±72.26) 2307.83 (±558.02) 3 304.97 (±54.57) 2679.13 (±464.80) 4 310.60 (±67.58) 2948.20 (±642.62) 5 301.90 (±58.70) 2942.33 (±567.27)
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • ! ! • ! P = 10,20,30,40 J = 1,2,3,4,5 P, J Nelder–Mead
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • • • • 8 5 KDD AutoML Workshop • Yoshihiko Ozaki and Masaki Onishi,
 “Practical Deep Neural Network Performance Prediction for Hyperparameter Optimization,”
 To appear. • https://sites.google.com/view/automl2019-workshop/
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved.

Recommended

強化学習と逆強化学習を組み合わせた模倣学習
強化学習と逆強化学習を組み合わせた模倣学習強化学習と逆強化学習を組み合わせた模倣学習
強化学習と逆強化学習を組み合わせた模倣学習Eiji Uchibe
 
機械学習のためのベイズ最適化入門
機械学習のためのベイズ最適化入門機械学習のためのベイズ最適化入門
機械学習のためのベイズ最適化入門hoxo_m
 
ゼロから始める深層強化学習（NLP2018講演資料）/ Introduction of Deep Reinforcement Learning
ゼロから始める深層強化学習（NLP2018講演資料）/ Introduction of Deep Reinforcement Learningゼロから始める深層強化学習（NLP2018講演資料）/ Introduction of Deep Reinforcement Learning
ゼロから始める深層強化学習（NLP2018講演資料）/ Introduction of Deep Reinforcement LearningPreferred Networks
 
最適輸送の解き方
最適輸送の解き方最適輸送の解き方
最適輸送の解き方joisino
 
最適輸送入門
最適輸送入門最適輸送入門
最適輸送入門joisino
 
猫でも分かるVariational AutoEncoder
猫でも分かるVariational AutoEncoder猫でも分かるVariational AutoEncoder
猫でも分かるVariational AutoEncoderSho Tatsuno
 
グラフニューラルネットワークとグラフ組合せ問題
グラフニューラルネットワークとグラフ組合せ問題グラフニューラルネットワークとグラフ組合せ問題
グラフニューラルネットワークとグラフ組合せ問題joisino
 
数学で解き明かす深層学習の原理
数学で解き明かす深層学習の原理数学で解き明かす深層学習の原理
数学で解き明かす深層学習の原理Taiji Suzuki
 

Recommended

強化学習と逆強化学習を組み合わせた模倣学習
強化学習と逆強化学習を組み合わせた模倣学習強化学習と逆強化学習を組み合わせた模倣学習
強化学習と逆強化学習を組み合わせた模倣学習Eiji Uchibe
 
機械学習のためのベイズ最適化入門
機械学習のためのベイズ最適化入門機械学習のためのベイズ最適化入門
機械学習のためのベイズ最適化入門hoxo_m
 
ゼロから始める深層強化学習（NLP2018講演資料）/ Introduction of Deep Reinforcement Learning
ゼロから始める深層強化学習（NLP2018講演資料）/ Introduction of Deep Reinforcement Learningゼロから始める深層強化学習（NLP2018講演資料）/ Introduction of Deep Reinforcement Learning
ゼロから始める深層強化学習（NLP2018講演資料）/ Introduction of Deep Reinforcement LearningPreferred Networks
 
最適輸送の解き方
最適輸送の解き方最適輸送の解き方
最適輸送の解き方joisino
 
最適輸送入門
最適輸送入門最適輸送入門
最適輸送入門joisino
 
猫でも分かるVariational AutoEncoder
猫でも分かるVariational AutoEncoder猫でも分かるVariational AutoEncoder
猫でも分かるVariational AutoEncoderSho Tatsuno
 
グラフニューラルネットワークとグラフ組合せ問題
グラフニューラルネットワークとグラフ組合せ問題グラフニューラルネットワークとグラフ組合せ問題
グラフニューラルネットワークとグラフ組合せ問題joisino
 
数学で解き明かす深層学習の原理
数学で解き明かす深層学習の原理数学で解き明かす深層学習の原理
数学で解き明かす深層学習の原理Taiji Suzuki
 
機械学習モデルのハイパパラメータ最適化
機械学習モデルのハイパパラメータ最適化機械学習モデルのハイパパラメータ最適化
機械学習モデルのハイパパラメータ最適化gree_tech
 
モデル高速化百選
モデル高速化百選モデル高速化百選
モデル高速化百選Yusuke Uchida
 
機械学習による統計的実験計画（ベイズ最適化を中心に）
機械学習による統計的実験計画（ベイズ最適化を中心に）機械学習による統計的実験計画（ベイズ最適化を中心に）
機械学習による統計的実験計画（ベイズ最適化を中心に）Kota Matsui
 
勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)
勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)
勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)RyuichiKanoh
 
【論文読み会】Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features
【論文読み会】Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features【論文読み会】Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features
【論文読み会】Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual FeaturesARISE analytics
 
Active Learning 入門
Active Learning 入門Active Learning 入門
Active Learning 入門Shuyo Nakatani
 
Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem...
Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem...Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem...
Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem...joisino
 
[DL輪読会]Neural Ordinary Differential Equations
[DL輪読会]Neural Ordinary Differential Equations[DL輪読会]Neural Ordinary Differential Equations
[DL輪読会]Neural Ordinary Differential EquationsDeep Learning JP
 
社会心理学者のための時系列分析入門_小森
社会心理学者のための時系列分析入門_小森社会心理学者のための時系列分析入門_小森
社会心理学者のための時系列分析入門_小森Masashi Komori
 
Crfと素性テンプレート
Crfと素性テンプレートCrfと素性テンプレート
Crfと素性テンプレートKei Uchiumi
 
学習時に使ってはいないデータの混入「リーケージを避ける」
学習時に使ってはいないデータの混入「リーケージを避ける」学習時に使ってはいないデータの混入「リーケージを避ける」
学習時に使ってはいないデータの混入「リーケージを避ける」西岡 賢一郎
 
最適輸送の計算アルゴリズムの研究動向
最適輸送の計算アルゴリズムの研究動向最適輸送の計算アルゴリズムの研究動向
最適輸送の計算アルゴリズムの研究動向ohken
 
[DL輪読会]相互情報量最大化による表現学習
[DL輪読会]相互情報量最大化による表現学習[DL輪読会]相互情報量最大化による表現学習
[DL輪読会]相互情報量最大化による表現学習Deep Learning JP
 
【基調講演】『深層学習の原理の理解に向けた理論の試み』 今泉 允聡（東大）
【基調講演】『深層学習の原理の理解に向けた理論の試み』 今泉 允聡（東大）【基調講演】『深層学習の原理の理解に向けた理論の試み』 今泉 允聡（東大）
【基調講演】『深層学習の原理の理解に向けた理論の試み』 今泉 允聡（東大）MLSE
 
最適化超入門
最適化超入門最適化超入門
最適化超入門Takami Sato
 
機械学習モデルの判断根拠の説明
機械学習モデルの判断根拠の説明機械学習モデルの判断根拠の説明
機械学習モデルの判断根拠の説明Satoshi Hara
 
[DL輪読会]Set Transformer: A Framework for Attention-based Permutation-Invariant...
[DL輪読会]Set Transformer: A Framework for Attention-based Permutation-Invariant...[DL輪読会]Set Transformer: A Framework for Attention-based Permutation-Invariant...
[DL輪読会]Set Transformer: A Framework for Attention-based Permutation-Invariant...Deep Learning JP
 
[DL輪読会]逆強化学習とGANs
[DL輪読会]逆強化学習とGANs[DL輪読会]逆強化学習とGANs
[DL輪読会]逆強化学習とGANsDeep Learning JP
 
近年のHierarchical Vision Transformer
近年のHierarchical Vision Transformer近年のHierarchical Vision Transformer
近年のHierarchical Vision TransformerYusuke Uchida
 
カルマンフィルタ入門
カルマンフィルタ入門カルマンフィルタ入門
カルマンフィルタ入門Yasunori Nihei
 
Make your project up to date
Make your project up to dateMake your project up to date
Make your project up to dateSergey Seletsky
 
第5回NIPS読み会・関西発表資料
第5回NIPS読み会・関西発表資料第5回NIPS読み会・関西発表資料
第5回NIPS読み会・関西発表資料Kyoichiro Kobayashi
 

More Related Content

What's hot

機械学習モデルのハイパパラメータ最適化
機械学習モデルのハイパパラメータ最適化機械学習モデルのハイパパラメータ最適化
機械学習モデルのハイパパラメータ最適化gree_tech
 
モデル高速化百選
モデル高速化百選モデル高速化百選
モデル高速化百選Yusuke Uchida
 
機械学習による統計的実験計画（ベイズ最適化を中心に）
機械学習による統計的実験計画（ベイズ最適化を中心に）機械学習による統計的実験計画（ベイズ最適化を中心に）
機械学習による統計的実験計画（ベイズ最適化を中心に）Kota Matsui
 
勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)
勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)
勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)RyuichiKanoh
 
【論文読み会】Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features
【論文読み会】Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features【論文読み会】Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features
【論文読み会】Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual FeaturesARISE analytics
 
Active Learning 入門
Active Learning 入門Active Learning 入門
Active Learning 入門Shuyo Nakatani
 
Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem...
Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem...Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem...
Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem...joisino
 
[DL輪読会]Neural Ordinary Differential Equations
[DL輪読会]Neural Ordinary Differential Equations[DL輪読会]Neural Ordinary Differential Equations
[DL輪読会]Neural Ordinary Differential EquationsDeep Learning JP
 
社会心理学者のための時系列分析入門_小森
社会心理学者のための時系列分析入門_小森社会心理学者のための時系列分析入門_小森
社会心理学者のための時系列分析入門_小森Masashi Komori
 
Crfと素性テンプレート
Crfと素性テンプレートCrfと素性テンプレート
Crfと素性テンプレートKei Uchiumi
 
学習時に使ってはいないデータの混入「リーケージを避ける」
学習時に使ってはいないデータの混入「リーケージを避ける」学習時に使ってはいないデータの混入「リーケージを避ける」
学習時に使ってはいないデータの混入「リーケージを避ける」西岡 賢一郎
 
最適輸送の計算アルゴリズムの研究動向
最適輸送の計算アルゴリズムの研究動向最適輸送の計算アルゴリズムの研究動向
最適輸送の計算アルゴリズムの研究動向ohken
 
[DL輪読会]相互情報量最大化による表現学習
[DL輪読会]相互情報量最大化による表現学習[DL輪読会]相互情報量最大化による表現学習
[DL輪読会]相互情報量最大化による表現学習Deep Learning JP
 
【基調講演】『深層学習の原理の理解に向けた理論の試み』 今泉 允聡（東大）
【基調講演】『深層学習の原理の理解に向けた理論の試み』 今泉 允聡（東大）【基調講演】『深層学習の原理の理解に向けた理論の試み』 今泉 允聡（東大）
【基調講演】『深層学習の原理の理解に向けた理論の試み』 今泉 允聡（東大）MLSE
 
最適化超入門
最適化超入門最適化超入門
最適化超入門Takami Sato
 
機械学習モデルの判断根拠の説明
機械学習モデルの判断根拠の説明機械学習モデルの判断根拠の説明
機械学習モデルの判断根拠の説明Satoshi Hara
 
[DL輪読会]Set Transformer: A Framework for Attention-based Permutation-Invariant...
[DL輪読会]Set Transformer: A Framework for Attention-based Permutation-Invariant...[DL輪読会]Set Transformer: A Framework for Attention-based Permutation-Invariant...
[DL輪読会]Set Transformer: A Framework for Attention-based Permutation-Invariant...Deep Learning JP
 
[DL輪読会]逆強化学習とGANs
[DL輪読会]逆強化学習とGANs[DL輪読会]逆強化学習とGANs
[DL輪読会]逆強化学習とGANsDeep Learning JP
 
近年のHierarchical Vision Transformer
近年のHierarchical Vision Transformer近年のHierarchical Vision Transformer
近年のHierarchical Vision TransformerYusuke Uchida
 
カルマンフィルタ入門
カルマンフィルタ入門カルマンフィルタ入門
カルマンフィルタ入門Yasunori Nihei
 

What's hot (20)

機械学習モデルのハイパパラメータ最適化
機械学習モデルのハイパパラメータ最適化機械学習モデルのハイパパラメータ最適化
機械学習モデルのハイパパラメータ最適化
 
モデル高速化百選
モデル高速化百選モデル高速化百選
モデル高速化百選
 
機械学習による統計的実験計画（ベイズ最適化を中心に）
機械学習による統計的実験計画（ベイズ最適化を中心に）機械学習による統計的実験計画（ベイズ最適化を中心に）
機械学習による統計的実験計画（ベイズ最適化を中心に）
 
勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)
勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)
勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)
 
【論文読み会】Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features
【論文読み会】Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features【論文読み会】Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features
【論文読み会】Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features
 
Active Learning 入門
Active Learning 入門Active Learning 入門
Active Learning 入門
 
Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem...
Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem...Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem...
Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem...
 
[DL輪読会]Neural Ordinary Differential Equations
[DL輪読会]Neural Ordinary Differential Equations[DL輪読会]Neural Ordinary Differential Equations
[DL輪読会]Neural Ordinary Differential Equations
 
社会心理学者のための時系列分析入門_小森
社会心理学者のための時系列分析入門_小森社会心理学者のための時系列分析入門_小森
社会心理学者のための時系列分析入門_小森
 
Crfと素性テンプレート
Crfと素性テンプレートCrfと素性テンプレート
Crfと素性テンプレート
 
学習時に使ってはいないデータの混入「リーケージを避ける」
学習時に使ってはいないデータの混入「リーケージを避ける」学習時に使ってはいないデータの混入「リーケージを避ける」
学習時に使ってはいないデータの混入「リーケージを避ける」
 
最適輸送の計算アルゴリズムの研究動向
最適輸送の計算アルゴリズムの研究動向最適輸送の計算アルゴリズムの研究動向
最適輸送の計算アルゴリズムの研究動向
 
[DL輪読会]相互情報量最大化による表現学習
[DL輪読会]相互情報量最大化による表現学習[DL輪読会]相互情報量最大化による表現学習
[DL輪読会]相互情報量最大化による表現学習
 
【基調講演】『深層学習の原理の理解に向けた理論の試み』 今泉 允聡（東大）
【基調講演】『深層学習の原理の理解に向けた理論の試み』 今泉 允聡（東大）【基調講演】『深層学習の原理の理解に向けた理論の試み』 今泉 允聡（東大）
【基調講演】『深層学習の原理の理解に向けた理論の試み』 今泉 允聡（東大）
 
最適化超入門
最適化超入門最適化超入門
最適化超入門
 
機械学習モデルの判断根拠の説明
機械学習モデルの判断根拠の説明機械学習モデルの判断根拠の説明
機械学習モデルの判断根拠の説明
 
[DL輪読会]Set Transformer: A Framework for Attention-based Permutation-Invariant...
[DL輪読会]Set Transformer: A Framework for Attention-based Permutation-Invariant...[DL輪読会]Set Transformer: A Framework for Attention-based Permutation-Invariant...
[DL輪読会]Set Transformer: A Framework for Attention-based Permutation-Invariant...
 
[DL輪読会]逆強化学習とGANs
[DL輪読会]逆強化学習とGANs[DL輪読会]逆強化学習とGANs
[DL輪読会]逆強化学習とGANs
 
近年のHierarchical Vision Transformer
近年のHierarchical Vision Transformer近年のHierarchical Vision Transformer
近年のHierarchical Vision Transformer
 
カルマンフィルタ入門
カルマンフィルタ入門カルマンフィルタ入門
カルマンフィルタ入門
 

Similar to ブラックボックス最適化とその応用

Make your project up to date
Make your project up to dateMake your project up to date
Make your project up to dateSergey Seletsky
 
第5回NIPS読み会・関西発表資料
第5回NIPS読み会・関西発表資料第5回NIPS読み会・関西発表資料
第5回NIPS読み会・関西発表資料Kyoichiro Kobayashi
 
Crude-Oil Scheduling Technology: moving from simulation to optimization
Crude-Oil Scheduling Technology: moving from simulation to optimizationCrude-Oil Scheduling Technology: moving from simulation to optimization
Crude-Oil Scheduling Technology: moving from simulation to optimizationBrenno Menezes
 
Particle swarm optimization
Particle swarm optimization Particle swarm optimization
Particle swarm optimization Ahmed Fouad Ali
 
Evolutionary Optimization Algorithms & Large-Scale Machine Learning
Evolutionary Optimization Algorithms & Large-Scale Machine LearningEvolutionary Optimization Algorithms & Large-Scale Machine Learning
Evolutionary Optimization Algorithms & Large-Scale Machine LearningUniversity of Maribor
 
Learning from Computer Simulation to Tackle Real-World Problems
Learning from Computer Simulation to Tackle Real-World ProblemsLearning from Computer Simulation to Tackle Real-World Problems
Learning from Computer Simulation to Tackle Real-World ProblemsNAVER Engineering
 
Statistical Analysis for Robust Design
Statistical Analysis for Robust DesignStatistical Analysis for Robust Design
Statistical Analysis for Robust DesignScilab
 
[DL輪読会]Learning Deep Mean Field Games for Modeling Large Population Behavior
[DL輪読会]Learning Deep Mean Field Games for Modeling Large Population Behavior[DL輪読会]Learning Deep Mean Field Games for Modeling Large Population Behavior
[DL輪読会]Learning Deep Mean Field Games for Modeling Large Population BehaviorDeep Learning JP
 
Comparison Study of Decision Tree Ensembles for Regression
Comparison Study of Decision Tree Ensembles for RegressionComparison Study of Decision Tree Ensembles for Regression
Comparison Study of Decision Tree Ensembles for RegressionSeonho Park
 
An Exploration of Ranking-based Strategy for Contextual Suggestions
An Exploration of Ranking-based Strategy for Contextual SuggestionsAn Exploration of Ranking-based Strategy for Contextual Suggestions
An Exploration of Ranking-based Strategy for Contextual SuggestionsTwitter Inc.
 
Machine Learning & AI - 2022 intro for pre-college students.pdf
Machine Learning & AI - 2022 intro for pre-college students.pdfMachine Learning & AI - 2022 intro for pre-college students.pdf
Machine Learning & AI - 2022 intro for pre-college students.pdfEd Fernandez
 
人工知能の基本問題：これまでとこれから
人工知能の基本問題：これまでとこれから人工知能の基本問題：これまでとこれから
人工知能の基本問題：これまでとこれからIchigaku Takigawa
 
Getting more out of Matplotlib with GR
Getting more out of Matplotlib with GRGetting more out of Matplotlib with GR
Getting more out of Matplotlib with GRJosef Heinen
 
R language tutorial
R language tutorialR language tutorial
R language tutorialDavid Chiu
 
Yuandong Tian at AI Frontiers : Planning in Reinforcement Learning
Yuandong Tian at AI Frontiers : Planning in Reinforcement LearningYuandong Tian at AI Frontiers : Planning in Reinforcement Learning
Yuandong Tian at AI Frontiers : Planning in Reinforcement LearningAI Frontiers
 
Strata 2013: Tutorial-- How to Create Predictive Models in R using Ensembles
Strata 2013: Tutorial-- How to Create Predictive Models in R using EnsemblesStrata 2013: Tutorial-- How to Create Predictive Models in R using Ensembles
Strata 2013: Tutorial-- How to Create Predictive Models in R using EnsemblesIntuit Inc.
 
Adam Streck - Reinforcement Learning in Unity. Teach Your Monsters - Codemoti...
Adam Streck - Reinforcement Learning in Unity. Teach Your Monsters - Codemoti...Adam Streck - Reinforcement Learning in Unity. Teach Your Monsters - Codemoti...
Adam Streck - Reinforcement Learning in Unity. Teach Your Monsters - Codemoti...Codemotion
 

Similar to ブラックボックス最適化とその応用 (20)

Make your project up to date
Make your project up to dateMake your project up to date
Make your project up to date
 
第5回NIPS読み会・関西発表資料
第5回NIPS読み会・関西発表資料第5回NIPS読み会・関西発表資料
第5回NIPS読み会・関西発表資料
 
Crude-Oil Scheduling Technology: moving from simulation to optimization
Crude-Oil Scheduling Technology: moving from simulation to optimizationCrude-Oil Scheduling Technology: moving from simulation to optimization
Crude-Oil Scheduling Technology: moving from simulation to optimization
 
Particle swarm optimization
Particle swarm optimization Particle swarm optimization
Particle swarm optimization
 
Evolutionary Optimization Algorithms & Large-Scale Machine Learning
Evolutionary Optimization Algorithms & Large-Scale Machine LearningEvolutionary Optimization Algorithms & Large-Scale Machine Learning
Evolutionary Optimization Algorithms & Large-Scale Machine Learning
 
ML基本からResNetまで
ML基本からResNetまでML基本からResNetまで
ML基本からResNetまで
 
Learning from Computer Simulation to Tackle Real-World Problems
Learning from Computer Simulation to Tackle Real-World ProblemsLearning from Computer Simulation to Tackle Real-World Problems
Learning from Computer Simulation to Tackle Real-World Problems
 
Statistical Analysis for Robust Design
Statistical Analysis for Robust DesignStatistical Analysis for Robust Design
Statistical Analysis for Robust Design
 
[DL輪読会]Learning Deep Mean Field Games for Modeling Large Population Behavior
[DL輪読会]Learning Deep Mean Field Games for Modeling Large Population Behavior[DL輪読会]Learning Deep Mean Field Games for Modeling Large Population Behavior
[DL輪読会]Learning Deep Mean Field Games for Modeling Large Population Behavior
 
Comparison Study of Decision Tree Ensembles for Regression
Comparison Study of Decision Tree Ensembles for RegressionComparison Study of Decision Tree Ensembles for Regression
Comparison Study of Decision Tree Ensembles for Regression
 
An Exploration of Ranking-based Strategy for Contextual Suggestions
An Exploration of Ranking-based Strategy for Contextual SuggestionsAn Exploration of Ranking-based Strategy for Contextual Suggestions
An Exploration of Ranking-based Strategy for Contextual Suggestions
 
Machine Learning & AI - 2022 intro for pre-college students.pdf
Machine Learning & AI - 2022 intro for pre-college students.pdfMachine Learning & AI - 2022 intro for pre-college students.pdf
Machine Learning & AI - 2022 intro for pre-college students.pdf
 
C3_W2.pdf
C3_W2.pdfC3_W2.pdf
C3_W2.pdf
 
人工知能の基本問題：これまでとこれから
人工知能の基本問題：これまでとこれから人工知能の基本問題：これまでとこれから
人工知能の基本問題：これまでとこれから
 
Getting more out of Matplotlib with GR
Getting more out of Matplotlib with GRGetting more out of Matplotlib with GR
Getting more out of Matplotlib with GR
 
R language tutorial
R language tutorialR language tutorial
R language tutorial
 
Yuandong Tian at AI Frontiers : Planning in Reinforcement Learning
Yuandong Tian at AI Frontiers : Planning in Reinforcement LearningYuandong Tian at AI Frontiers : Planning in Reinforcement Learning
Yuandong Tian at AI Frontiers : Planning in Reinforcement Learning
 
Strata 2013: Tutorial-- How to Create Predictive Models in R using Ensembles
Strata 2013: Tutorial-- How to Create Predictive Models in R using EnsemblesStrata 2013: Tutorial-- How to Create Predictive Models in R using Ensembles
Strata 2013: Tutorial-- How to Create Predictive Models in R using Ensembles
 
OpenAI-Copilot-ChatGPT.pptx
OpenAI-Copilot-ChatGPT.pptxOpenAI-Copilot-ChatGPT.pptx
OpenAI-Copilot-ChatGPT.pptx
 
Adam Streck - Reinforcement Learning in Unity. Teach Your Monsters - Codemoti...
Adam Streck - Reinforcement Learning in Unity. Teach Your Monsters - Codemoti...Adam Streck - Reinforcement Learning in Unity. Teach Your Monsters - Codemoti...
Adam Streck - Reinforcement Learning in Unity. Teach Your Monsters - Codemoti...
 

More from gree_tech

アナザーエデンPC版リリースへの道のり 〜WFSにおけるマルチプラットフォーム対応の取り組み〜
アナザーエデンPC版リリースへの道のり 〜WFSにおけるマルチプラットフォーム対応の取り組み〜アナザーエデンPC版リリースへの道のり 〜WFSにおけるマルチプラットフォーム対応の取り組み〜
アナザーエデンPC版リリースへの道のり 〜WFSにおけるマルチプラットフォーム対応の取り組み〜gree_tech
 
GREE VR Studio Laboratory「XR-UX Devプロジェクト」の成果紹介
GREE VR Studio Laboratory「XR-UX Devプロジェクト」の成果紹介GREE VR Studio Laboratory「XR-UX Devプロジェクト」の成果紹介
GREE VR Studio Laboratory「XR-UX Devプロジェクト」の成果紹介gree_tech
 
REALITYアバターを様々なメタバースで活躍させてみた - GREE VR Studio Laboratory インターン研究成果発表
REALITYアバターを様々なメタバースで活躍させてみた - GREE VR Studio Laboratory インターン研究成果発表REALITYアバターを様々なメタバースで活躍させてみた - GREE VR Studio Laboratory インターン研究成果発表
REALITYアバターを様々なメタバースで活躍させてみた - GREE VR Studio Laboratory インターン研究成果発表gree_tech
 
アプリ起動時間高速化 ~推測するな、計測せよ~
アプリ起動時間高速化 ~推測するな、計測せよ~アプリ起動時間高速化 ~推測するな、計測せよ~
アプリ起動時間高速化 ~推測するな、計測せよ~gree_tech
 
長寿なゲーム事業におけるアプリビルドの効率化
長寿なゲーム事業におけるアプリビルドの効率化長寿なゲーム事業におけるアプリビルドの効率化
長寿なゲーム事業におけるアプリビルドの効率化gree_tech
 
Cloud Spanner をより便利にする運用支援ツールの紹介
Cloud Spanner をより便利にする運用支援ツールの紹介Cloud Spanner をより便利にする運用支援ツールの紹介
Cloud Spanner をより便利にする運用支援ツールの紹介gree_tech
 
WFSにおけるCloud SpannerとGKEを中心としたGCP導入事例の紹介
WFSにおけるCloud SpannerとGKEを中心としたGCP導入事例の紹介WFSにおけるCloud SpannerとGKEを中心としたGCP導入事例の紹介
WFSにおけるCloud SpannerとGKEを中心としたGCP導入事例の紹介gree_tech
 
SINoALICE -シノアリス- Google Cloud Firestoreを用いた観戦機能の実現について
SINoALICE -シノアリス- Google Cloud Firestoreを用いた観戦機能の実現についてSINoALICE -シノアリス- Google Cloud Firestoreを用いた観戦機能の実現について
SINoALICE -シノアリス- Google Cloud Firestoreを用いた観戦機能の実現についてgree_tech
 
海外展開と負荷試験
海外展開と負荷試験海外展開と負荷試験
海外展開と負荷試験gree_tech
 
翻訳QAでのテスト自動化の取り組み
翻訳QAでのテスト自動化の取り組み翻訳QAでのテスト自動化の取り組み
翻訳QAでのテスト自動化の取り組みgree_tech
 
組み込み開発のテストとゲーム開発のテストの違い
組み込み開発のテストとゲーム開発のテストの違い組み込み開発のテストとゲーム開発のテストの違い
組み込み開発のテストとゲーム開発のテストの違いgree_tech
 
サーバーフレームワークに潜んでる脆弱性検知ツール紹介
サーバーフレームワークに潜んでる脆弱性検知ツール紹介サーバーフレームワークに潜んでる脆弱性検知ツール紹介
サーバーフレームワークに潜んでる脆弱性検知ツール紹介gree_tech
 
データエンジニアとアナリストチーム兼務になった件について
データエンジニアとアナリストチーム兼務になった件についてデータエンジニアとアナリストチーム兼務になった件について
データエンジニアとアナリストチーム兼務になった件についてgree_tech
 
シェアドサービスとしてのデータテクノロジー
シェアドサービスとしてのデータテクノロジーシェアドサービスとしてのデータテクノロジー
シェアドサービスとしてのデータテクノロジーgree_tech
 
「ドキュメント見つからない問題」をなんとかしたい - 横断検索エンジン導入の取り組みについて-
「ドキュメント見つからない問題」をなんとかしたい - 横断検索エンジン導入の取り組みについて-「ドキュメント見つからない問題」をなんとかしたい - 横断検索エンジン導入の取り組みについて-
「ドキュメント見つからない問題」をなんとかしたい - 横断検索エンジン導入の取り組みについて-gree_tech
 
「Atomic Design × Nuxt.js」コンポーネント毎に責務の範囲を明確にしたら幸せになった話
「Atomic Design × Nuxt.js」コンポーネント毎に責務の範囲を明確にしたら幸せになった話「Atomic Design × Nuxt.js」コンポーネント毎に責務の範囲を明確にしたら幸せになった話
「Atomic Design × Nuxt.js」コンポーネント毎に責務の範囲を明確にしたら幸せになった話gree_tech
 
比較サイトの検索改善（SPA から SSR に変換）
比較サイトの検索改善（SPA から SSR に変換）比較サイトの検索改善（SPA から SSR に変換）
比較サイトの検索改善（SPA から SSR に変換）gree_tech
 
コードの自動修正によって実現する、機能開発を止めないフレームワーク移行
コードの自動修正によって実現する、機能開発を止めないフレームワーク移行コードの自動修正によって実現する、機能開発を止めないフレームワーク移行
コードの自動修正によって実現する、機能開発を止めないフレームワーク移行gree_tech
 
「やんちゃ、足りてる？」〜ヤンマガWebで挑戦を続ける新入りエンジニア〜
「やんちゃ、足りてる？」〜ヤンマガWebで挑戦を続ける新入りエンジニア〜「やんちゃ、足りてる？」〜ヤンマガWebで挑戦を続ける新入りエンジニア〜
「やんちゃ、足りてる？」〜ヤンマガWebで挑戦を続ける新入りエンジニア〜gree_tech
 
法人向けメタバースプラットフォームの開発の裏側をのぞいてみた（仮）
法人向けメタバースプラットフォームの開発の裏側をのぞいてみた（仮）法人向けメタバースプラットフォームの開発の裏側をのぞいてみた（仮）
法人向けメタバースプラットフォームの開発の裏側をのぞいてみた（仮）gree_tech
 

More from gree_tech (20)

アナザーエデンPC版リリースへの道のり 〜WFSにおけるマルチプラットフォーム対応の取り組み〜
アナザーエデンPC版リリースへの道のり 〜WFSにおけるマルチプラットフォーム対応の取り組み〜アナザーエデンPC版リリースへの道のり 〜WFSにおけるマルチプラットフォーム対応の取り組み〜
アナザーエデンPC版リリースへの道のり 〜WFSにおけるマルチプラットフォーム対応の取り組み〜
 
GREE VR Studio Laboratory「XR-UX Devプロジェクト」の成果紹介
GREE VR Studio Laboratory「XR-UX Devプロジェクト」の成果紹介GREE VR Studio Laboratory「XR-UX Devプロジェクト」の成果紹介
GREE VR Studio Laboratory「XR-UX Devプロジェクト」の成果紹介
 
REALITYアバターを様々なメタバースで活躍させてみた - GREE VR Studio Laboratory インターン研究成果発表
REALITYアバターを様々なメタバースで活躍させてみた - GREE VR Studio Laboratory インターン研究成果発表REALITYアバターを様々なメタバースで活躍させてみた - GREE VR Studio Laboratory インターン研究成果発表
REALITYアバターを様々なメタバースで活躍させてみた - GREE VR Studio Laboratory インターン研究成果発表
 
アプリ起動時間高速化 ~推測するな、計測せよ~
アプリ起動時間高速化 ~推測するな、計測せよ~アプリ起動時間高速化 ~推測するな、計測せよ~
アプリ起動時間高速化 ~推測するな、計測せよ~
 
長寿なゲーム事業におけるアプリビルドの効率化
長寿なゲーム事業におけるアプリビルドの効率化長寿なゲーム事業におけるアプリビルドの効率化
長寿なゲーム事業におけるアプリビルドの効率化
 
Cloud Spanner をより便利にする運用支援ツールの紹介
Cloud Spanner をより便利にする運用支援ツールの紹介Cloud Spanner をより便利にする運用支援ツールの紹介
Cloud Spanner をより便利にする運用支援ツールの紹介
 
WFSにおけるCloud SpannerとGKEを中心としたGCP導入事例の紹介
WFSにおけるCloud SpannerとGKEを中心としたGCP導入事例の紹介WFSにおけるCloud SpannerとGKEを中心としたGCP導入事例の紹介
WFSにおけるCloud SpannerとGKEを中心としたGCP導入事例の紹介
 
SINoALICE -シノアリス- Google Cloud Firestoreを用いた観戦機能の実現について
SINoALICE -シノアリス- Google Cloud Firestoreを用いた観戦機能の実現についてSINoALICE -シノアリス- Google Cloud Firestoreを用いた観戦機能の実現について
SINoALICE -シノアリス- Google Cloud Firestoreを用いた観戦機能の実現について
 
海外展開と負荷試験
海外展開と負荷試験海外展開と負荷試験
海外展開と負荷試験
 
翻訳QAでのテスト自動化の取り組み
翻訳QAでのテスト自動化の取り組み翻訳QAでのテスト自動化の取り組み
翻訳QAでのテスト自動化の取り組み
 
組み込み開発のテストとゲーム開発のテストの違い
組み込み開発のテストとゲーム開発のテストの違い組み込み開発のテストとゲーム開発のテストの違い
組み込み開発のテストとゲーム開発のテストの違い
 
サーバーフレームワークに潜んでる脆弱性検知ツール紹介
サーバーフレームワークに潜んでる脆弱性検知ツール紹介サーバーフレームワークに潜んでる脆弱性検知ツール紹介
サーバーフレームワークに潜んでる脆弱性検知ツール紹介
 
データエンジニアとアナリストチーム兼務になった件について
データエンジニアとアナリストチーム兼務になった件についてデータエンジニアとアナリストチーム兼務になった件について
データエンジニアとアナリストチーム兼務になった件について
 
シェアドサービスとしてのデータテクノロジー
シェアドサービスとしてのデータテクノロジーシェアドサービスとしてのデータテクノロジー
シェアドサービスとしてのデータテクノロジー
 
「ドキュメント見つからない問題」をなんとかしたい - 横断検索エンジン導入の取り組みについて-
「ドキュメント見つからない問題」をなんとかしたい - 横断検索エンジン導入の取り組みについて-「ドキュメント見つからない問題」をなんとかしたい - 横断検索エンジン導入の取り組みについて-
「ドキュメント見つからない問題」をなんとかしたい - 横断検索エンジン導入の取り組みについて-
 
「Atomic Design × Nuxt.js」コンポーネント毎に責務の範囲を明確にしたら幸せになった話
「Atomic Design × Nuxt.js」コンポーネント毎に責務の範囲を明確にしたら幸せになった話「Atomic Design × Nuxt.js」コンポーネント毎に責務の範囲を明確にしたら幸せになった話
「Atomic Design × Nuxt.js」コンポーネント毎に責務の範囲を明確にしたら幸せになった話
 
比較サイトの検索改善（SPA から SSR に変換）
比較サイトの検索改善（SPA から SSR に変換）比較サイトの検索改善（SPA から SSR に変換）
比較サイトの検索改善（SPA から SSR に変換）
 
コードの自動修正によって実現する、機能開発を止めないフレームワーク移行
コードの自動修正によって実現する、機能開発を止めないフレームワーク移行コードの自動修正によって実現する、機能開発を止めないフレームワーク移行
コードの自動修正によって実現する、機能開発を止めないフレームワーク移行
 
「やんちゃ、足りてる？」〜ヤンマガWebで挑戦を続ける新入りエンジニア〜
「やんちゃ、足りてる？」〜ヤンマガWebで挑戦を続ける新入りエンジニア〜「やんちゃ、足りてる？」〜ヤンマガWebで挑戦を続ける新入りエンジニア〜
「やんちゃ、足りてる？」〜ヤンマガWebで挑戦を続ける新入りエンジニア〜
 
法人向けメタバースプラットフォームの開発の裏側をのぞいてみた（仮）
法人向けメタバースプラットフォームの開発の裏側をのぞいてみた（仮）法人向けメタバースプラットフォームの開発の裏側をのぞいてみた（仮）
法人向けメタバースプラットフォームの開発の裏側をのぞいてみた（仮）
 

Recently uploaded

FULL ENJOY Call Girls In Mahipalpur Delhi Contact Us 8377877756
FULL ENJOY Call Girls In Mahipalpur Delhi Contact Us 8377877756FULL ENJOY Call Girls In Mahipalpur Delhi Contact Us 8377877756
FULL ENJOY Call Girls In Mahipalpur Delhi Contact Us 8377877756dollysharma2066
 
Thermal Engineering -unit - III & IV.ppt
Thermal Engineering -unit - III & IV.pptThermal Engineering -unit - III & IV.ppt
Thermal Engineering -unit - III & IV.pptDineshKumar4165
 
Standard vs Custom Battery Packs - Decoding the Power Play
Standard vs Custom Battery Packs - Decoding the Power PlayStandard vs Custom Battery Packs - Decoding the Power Play
Standard vs Custom Battery Packs - Decoding the Power PlayEpec Engineered Technologies
 
ONLINE FOOD ORDER SYSTEM PROJECT REPORT.pdf
ONLINE FOOD ORDER SYSTEM PROJECT REPORT.pdfONLINE FOOD ORDER SYSTEM PROJECT REPORT.pdf
ONLINE FOOD ORDER SYSTEM PROJECT REPORT.pdfKamal Acharya
 
Unleashing the Power of the SORA AI lastest leap
Unleashing the Power of the SORA AI lastest leapUnleashing the Power of the SORA AI lastest leap
Unleashing the Power of the SORA AI lastest leapRishantSharmaFr
 
Design For Accessibility: Getting it right from the start
Design For Accessibility: Getting it right from the startDesign For Accessibility: Getting it right from the start
Design For Accessibility: Getting it right from the startQuintin Balsdon
 
Minimum and Maximum Modes of microprocessor 8086
Minimum and Maximum Modes of microprocessor 8086Minimum and Maximum Modes of microprocessor 8086
Minimum and Maximum Modes of microprocessor 8086anil_gaur
 
Top Rated Call Girls In chittoor 📱 {7001035870} VIP Escorts chittoor
Top Rated Call Girls In chittoor 📱 {7001035870} VIP Escorts chittoorTop Rated Call Girls In chittoor 📱 {7001035870} VIP Escorts chittoor
Top Rated Call Girls In chittoor 📱 {7001035870} VIP Escorts chittoordharasingh5698
 
Hazard Identification (HAZID) vs. Hazard and Operability (HAZOP): A Comparati...
Hazard Identification (HAZID) vs. Hazard and Operability (HAZOP): A Comparati...Hazard Identification (HAZID) vs. Hazard and Operability (HAZOP): A Comparati...
Hazard Identification (HAZID) vs. Hazard and Operability (HAZOP): A Comparati...soginsider
 
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXssuser89054b
 
Block diagram reduction techniques in control systems.ppt
Block diagram reduction techniques in control systems.pptBlock diagram reduction techniques in control systems.ppt
Block diagram reduction techniques in control systems.pptNANDHAKUMARA10
 
Navigating Complexity: The Role of Trusted Partners and VIAS3D in Dassault Sy...
Navigating Complexity: The Role of Trusted Partners and VIAS3D in Dassault Sy...Navigating Complexity: The Role of Trusted Partners and VIAS3D in Dassault Sy...
Navigating Complexity: The Role of Trusted Partners and VIAS3D in Dassault Sy...Arindam Chakraborty, Ph.D., P.E. (CA, TX)
 
COST-EFFETIVE and Energy Efficient BUILDINGS ptx
COST-EFFETIVE and Energy Efficient BUILDINGS ptxCOST-EFFETIVE and Energy Efficient BUILDINGS ptx
COST-EFFETIVE and Energy Efficient BUILDINGS ptxJIT KUMAR GUPTA
 
Thermal Engineering-R & A / C - unit - V
Thermal Engineering-R & A / C - unit - VThermal Engineering-R & A / C - unit - V
Thermal Engineering-R & A / C - unit - VDineshKumar4165
 
Call Girls In Bangalore ☎ 7737669865 🥵 Book Your One night Stand
Call Girls In Bangalore ☎ 7737669865 🥵 Book Your One night StandCall Girls In Bangalore ☎ 7737669865 🥵 Book Your One night Stand
Call Girls In Bangalore ☎ 7737669865 🥵 Book Your One night Standamitlee9823
 
VIP Model Call Girls Kothrud ( Pune ) Call ON 8005736733 Starting From 5K to ...
VIP Model Call Girls Kothrud ( Pune ) Call ON 8005736733 Starting From 5K to ...VIP Model Call Girls Kothrud ( Pune ) Call ON 8005736733 Starting From 5K to ...
VIP Model Call Girls Kothrud ( Pune ) Call ON 8005736733 Starting From 5K to ...SUHANI PANDEY
 
chapter 5.pptx: drainage and irrigation engineering
chapter 5.pptx: drainage and irrigation engineeringchapter 5.pptx: drainage and irrigation engineering
chapter 5.pptx: drainage and irrigation engineeringmulugeta48
 

Recently uploaded (20)

FULL ENJOY Call Girls In Mahipalpur Delhi Contact Us 8377877756
FULL ENJOY Call Girls In Mahipalpur Delhi Contact Us 8377877756FULL ENJOY Call Girls In Mahipalpur Delhi Contact Us 8377877756
FULL ENJOY Call Girls In Mahipalpur Delhi Contact Us 8377877756
 
Thermal Engineering -unit - III & IV.ppt
Thermal Engineering -unit - III & IV.pptThermal Engineering -unit - III & IV.ppt
Thermal Engineering -unit - III & IV.ppt
 
Standard vs Custom Battery Packs - Decoding the Power Play
Standard vs Custom Battery Packs - Decoding the Power PlayStandard vs Custom Battery Packs - Decoding the Power Play
Standard vs Custom Battery Packs - Decoding the Power Play
 
ONLINE FOOD ORDER SYSTEM PROJECT REPORT.pdf
ONLINE FOOD ORDER SYSTEM PROJECT REPORT.pdfONLINE FOOD ORDER SYSTEM PROJECT REPORT.pdf
ONLINE FOOD ORDER SYSTEM PROJECT REPORT.pdf
 
Unleashing the Power of the SORA AI lastest leap
Unleashing the Power of the SORA AI lastest leapUnleashing the Power of the SORA AI lastest leap
Unleashing the Power of the SORA AI lastest leap
 
Design For Accessibility: Getting it right from the start
Design For Accessibility: Getting it right from the startDesign For Accessibility: Getting it right from the start
Design For Accessibility: Getting it right from the start
 
Minimum and Maximum Modes of microprocessor 8086
Minimum and Maximum Modes of microprocessor 8086Minimum and Maximum Modes of microprocessor 8086
Minimum and Maximum Modes of microprocessor 8086
 
Top Rated Call Girls In chittoor 📱 {7001035870} VIP Escorts chittoor
Top Rated Call Girls In chittoor 📱 {7001035870} VIP Escorts chittoorTop Rated Call Girls In chittoor 📱 {7001035870} VIP Escorts chittoor
Top Rated Call Girls In chittoor 📱 {7001035870} VIP Escorts chittoor
 
Hazard Identification (HAZID) vs. Hazard and Operability (HAZOP): A Comparati...
Hazard Identification (HAZID) vs. Hazard and Operability (HAZOP): A Comparati...Hazard Identification (HAZID) vs. Hazard and Operability (HAZOP): A Comparati...
Hazard Identification (HAZID) vs. Hazard and Operability (HAZOP): A Comparati...
 
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
 
Block diagram reduction techniques in control systems.ppt
Block diagram reduction techniques in control systems.pptBlock diagram reduction techniques in control systems.ppt
Block diagram reduction techniques in control systems.ppt
 
Navigating Complexity: The Role of Trusted Partners and VIAS3D in Dassault Sy...
Navigating Complexity: The Role of Trusted Partners and VIAS3D in Dassault Sy...Navigating Complexity: The Role of Trusted Partners and VIAS3D in Dassault Sy...
Navigating Complexity: The Role of Trusted Partners and VIAS3D in Dassault Sy...
 
Call Girls in Netaji Nagar, Delhi 💯 Call Us 🔝9953056974 🔝 Escort Service
Call Girls in Netaji Nagar, Delhi 💯 Call Us 🔝9953056974 🔝 Escort ServiceCall Girls in Netaji Nagar, Delhi 💯 Call Us 🔝9953056974 🔝 Escort Service
Call Girls in Netaji Nagar, Delhi 💯 Call Us 🔝9953056974 🔝 Escort Service
 
Call Girls in Ramesh Nagar Delhi 💯 Call Us 🔝9953056974 🔝 Escort Service
Call Girls in Ramesh Nagar Delhi 💯 Call Us 🔝9953056974 🔝 Escort ServiceCall Girls in Ramesh Nagar Delhi 💯 Call Us 🔝9953056974 🔝 Escort Service
Call Girls in Ramesh Nagar Delhi 💯 Call Us 🔝9953056974 🔝 Escort Service
 
COST-EFFETIVE and Energy Efficient BUILDINGS ptx
COST-EFFETIVE and Energy Efficient BUILDINGS ptxCOST-EFFETIVE and Energy Efficient BUILDINGS ptx
COST-EFFETIVE and Energy Efficient BUILDINGS ptx
 
Thermal Engineering-R & A / C - unit - V
Thermal Engineering-R & A / C - unit - VThermal Engineering-R & A / C - unit - V
Thermal Engineering-R & A / C - unit - V
 
Call Girls In Bangalore ☎ 7737669865 🥵 Book Your One night Stand
Call Girls In Bangalore ☎ 7737669865 🥵 Book Your One night StandCall Girls In Bangalore ☎ 7737669865 🥵 Book Your One night Stand
Call Girls In Bangalore ☎ 7737669865 🥵 Book Your One night Stand
 
VIP Model Call Girls Kothrud ( Pune ) Call ON 8005736733 Starting From 5K to ...
VIP Model Call Girls Kothrud ( Pune ) Call ON 8005736733 Starting From 5K to ...VIP Model Call Girls Kothrud ( Pune ) Call ON 8005736733 Starting From 5K to ...
VIP Model Call Girls Kothrud ( Pune ) Call ON 8005736733 Starting From 5K to ...
 
(INDIRA) Call Girl Aurangabad Call Now 8617697112 Aurangabad Escorts 24x7
(INDIRA) Call Girl Aurangabad Call Now 8617697112 Aurangabad Escorts 24x7(INDIRA) Call Girl Aurangabad Call Now 8617697112 Aurangabad Escorts 24x7
(INDIRA) Call Girl Aurangabad Call Now 8617697112 Aurangabad Escorts 24x7
 
chapter 5.pptx: drainage and irrigation engineering
chapter 5.pptx: drainage and irrigation engineeringchapter 5.pptx: drainage and irrigation engineering
chapter 5.pptx: drainage and irrigation engineering
 

ブラックボックス最適化とその応用

  • 1. Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved.
  • 2. Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • 
 AI • 
 • • Automated Machine Learning (AutoML) https://y0z.github.io/about/
  • 3. Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • 
 
 ! 
 • ! • • Minimize f(x) subject to x ∈ X f(x)
  • 4. Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • • ! ( ) ! • • AutoML 1 (Feurer and Hutter, 2019) • ! ! f(x) f(x) f(x) x ” ”
  • 5. Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • • ! • • • • • • • Grey-box Bayesian Optimization for AutoML
 https://slideslive.com/38916582/keynote-greybox-bayesian- optimization-for-automl f(x)
  • 6. Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • 
 GP-EI SMAC TPE • 
 Population-based methods CMA-ES • 
 Nelder–Mead MADS • • Google Vizier (Google) • Optuna (PFN) • Nevergrad (Facebook)
  • 7. Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • 
 GP-EI SMAC TPE • 
 Population-based methods CMA-ES • 
 Nelder–Mead MADS • • Google Vizier (Google) • Optuna (PFN) • Nevergrad (Facebook)
  • 8. Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • • (Cohen et al., 2005; Ozaki et al., 2017) Nelder–Mead Nelder and Mead, 1965 CNN (Ozaki et al., 2017)
  • 9. Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. Nelder–Mead reflect, expand, inside contract, outside contract, shrink 5 reflect, expand, inside contract, outside contract shrink
  • 10. Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • Nelder–Mead • Nelder–Mead Nelder–Mead Accelerating the Nelder–Mead Method with Predictive Parallel Evaluation Yoshihiko Ozaki, Shuhei Watanabe, and Masaki Onishi
 6th ICML Workshop on Automated Machine Learning, Jun 2019. ! !f(x) ∼ GP(m(x), k(x, x′)) g(x)
  • 11. Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. 1. 2. Nelder–Mead 3. P 4. 2. Nelder–Mead ! !f(x) ∼ GP(m(x), k(x, x′)) g(x)
  • 12. Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • • 6 (Klein et al., 2018) • ! ! • Baseline 1 shrink ( ) • Baseline 2 • • Baseline 1 49% 2 13% P = 10 J = 1,2,3,4,5 Nelder–Mead Method J Average # of eval steps Average # of evaluations Baseline 1 - 590.27 (±141.42) 614.10 (±142.82) Baseline 2 - 347.27 (±89.32) 3469.67 (±893.21) Proposed 1 406.20 (±97.24) 1534.20 (±427.69) 2 314.13 (±72.26) 2307.83 (±558.02) 3 304.97 (±54.57) 2679.13 (±464.80) 4 310.60 (±67.58) 2948.20 (±642.62) 5 301.90 (±58.70) 2942.33 (±567.27)
  • 13. Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • ! ! • ! P = 10,20,30,40 J = 1,2,3,4,5 P, J Nelder–Mead
  • 14. Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • • • • 8 5 KDD AutoML Workshop • Yoshihiko Ozaki and Masaki Onishi,
 “Practical Deep Neural Network Performance Prediction for Hyperparameter Optimization,”
 To appear. • https://sites.google.com/view/automl2019-workshop/
  • 15. Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved.