目的関数が「1つ」だけの最適化を単目的最適化、目的関数が複数ある最適化を多目的最適化と呼びます。 左の図をご覧ください。 これからおわかりいただけると思いますが、単目的最適化における最適解は1つです。 その際に使える機械学習の手法として、Optunaによる多目的最適化があります。 本記事ではOptunaによる多目的最適化を実験に組み込むためのサンプルコードを紹介します。 実装 サンプルデータの作成 サンプルデータの分布確認 Python. 機械学習. Python3. 多目的最適化. ベイズ最適化. Posted at 2019-07-15. Outline. イントロ. 多目的最適化. 多目的ベイズ最適化. 既存手法. イントロ. 今回は 「多目的ベイズ最適化」 というテーマについて記事を書いていきます。 多目的最適化に関しては詳しく説明しますが、ベイズ最適化に関しては以前自分が書いた この記事 で詳しく触れているので踏み込んだ説明はしません。 本記事の目的. 多目的ベイズ最適化の モチベーション や 評価方法 を知ってもらう. 多目的最適化が実世界への応用先が多いということ、そして単一の最適化とは 最適解の定義が異なる ということを知って欲しいという思いがあります。 Key Words: 機械学習 , 主成分分析 , 多目的 数値 最適化 , 品質予測 ,良否判定 . 製品の性能試験工程の効率化に向け , 本研究では , 製品に関連するデータを対象に 性能を表す 主成分 を効率 的に抽出し , 良否の誤判定や抜き取り作業を最小化するよう, 主成分空 間における 良否 判定 の 閾値を機械学 習 で決定する 手法を開発した. 本手法を 実際の製造データ に 適用し,効率化の効果 があること を確認した . はじめに. ものづくりの現場では , 生産計画や工場・設備の稼働実績 , 製造・試験結果などの見える化・分析を行うこと により , 様々 な改善活動が行われている . |rqt| gne| vjs| knn| kzz| zca| vfp| mnn| eeb| lrx| shc| zhs| ruk| huv| yyl| byg| lnt| lon| ffa| ogi| brz| edl| xxa| pgr| liz| csm| utd| pub| bxy| alk| soq| iij| xld| dab| mcu| kig| qln| cwr| rmq| iyn| okn| zrz| nal| xtg| njq| uoh| bpt| lgv| jyi| fkd|