| 講演名 | 2021-03-04 ［招待講演］情報理論的なベイズ最適化に関する最近の発展 烏山 昌幸(名工大), |
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| 抄録(和) | 未知の関数を目的関数とする最適化問題はblack-box最適化問題と呼ばれ，産業・工業製品の最適化や科学実験など様々な場面で現れる．ベイズ最適化はガウス過程回帰に代表される確率モデルにより，目的関数を確率的にモデル化することでblack-box関数を効率的に探索するための手法である．最近では，深層学習のチューニングにも応用され，機械学習コミュニティの内外から広く注目されている．本講演では，ベイズ最適化の中でも，情報論的なアプローチに焦点をあてる．これは最適解や最適値を確率的に捉え，情報利得の高いデータから優先的に取得する枠組みである．このようなアプローチを取ることで，exploit-exploreのバランスを人手で調整することなく情報論的に効率的な探索が可能となる．特に，比較的安定的に評価できるとされる最適値の情報量を用いる手法について，単純な最適化問題のみでなく多目的最適化やMulti-fidelity最適化，制約付き最適化など多様な設定で近年の展開を紹介する． |
| 抄録(英) | |
| キーワード(和) | ベイズ最適化 / 相互情報量 |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | IBISML2020-55 |
| 発行日 | 2021-02-23 (IBISML) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
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| 開催期間 | 2021/3/2(から3日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 機械学習に関するオーガナイズドセッションおよび一般 |
| テーマ（英） | Organized and general sessions on machine learning |
| 委員長氏名（和） | 竹内 一郎(名工大) |
| 委員長氏名（英） | Ichiro Takeuchi(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 杉山 将(東大) / 津田 宏治(東大) |
| 副委員長氏名（英） | Masashi Sugiyama(Univ. of Tokyo) / Koji Tsuda(Univ. of Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 神嶌 敏弘(産総研) / 岩田 具治(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Toshihiro Kamishima(AIST) / Tomoharu Iwata(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 中村 篤祥(北大) / 大羽 成征(ミイダス) |
| 幹事補佐氏名（英） | Atsuyoshi Nakamura(Hokkaido Univ.) / Shigeyuki Oba(Miidas) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Infomation-Based Induction Sciences and Machine Learning |
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| 本文の言語 | JPN-ONLY |
| タイトル（和） | ［招待講演］情報理論的なベイズ最適化に関する最近の発展 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ベイズ最適化 |
| キーワード(2)（和/英） | 相互情報量 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 烏山 昌幸 |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学(略称：名工大) |
| 発表年月日 | 2021-03-04 |
| 資料番号 | IBISML2020-55 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | IBISML-395 |
| ページ範囲 | pp.74-74(IBISML), |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2021-02-23 (IBISML) |