SUAILOGO

 

20220707

混合整数ブラックボックス最適化とは、勾配情報を利用せず連続変数と整数変数を同時に最適化する問題であり、深層学習のハイパーパラメータ最適化や形状最適化などの数多くのアプリケーションが存在します。

一方で、既存のブラックボックス最適化手法は「連続変数のみ」あるいは「整数変数のみ」を対象とするものが多く、その両方を最適化できる手法はほとんどありませんでした。こうした状況を踏まえ、新たなに開発した混合整数ブラックボックス最適化手法が「CMA-ES with Margin（CMA-ESwM）」です。

第73回のスキルアップAIキャンプでは CMA-ESwM の設計思想と GitHub で公開している公開実装の利用方法を解説します。

 

プログラム概要

 

  • 混合整数ブラックボックス最適化とは
  • 混合整数ブラックボックス最適化の活用事例
  • CMA-ES（共分散行列適応進化戦略）
  • CMA-ES with Margin
  • ハンズオン｜CMA-ES with Margin の公開実装の利用方法

※一部変更となる場合がございます。

 

スピーカー

 

saito_shota

スキルアップAI株式会社 講師 /斉藤 翔汰

スキルアップAI講師。横浜国立大学大学院 環境情報学府 情報メディア環境学専攻（現:情報環境専攻）修了。修士（情報学）。高専時代に画像認識に対して興味を持ったことがきっかけで、現在はDeep Learningや機械学習、進化計算などの人工知能分野におけるアルゴリズムの研究開発やコンサルティングに従事。日本ディープラーニング協会の2018年度・2019年度E資格合格者、2018年度G検定合格者。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」（インプレス）。

 

開催概要

 

日時：2022年7月20日（水）19:30～21:00

開催方法：Zoom

参加費：無料

※競合他社様のご参加は、ご遠慮いただいておりますので、ご了承ください。

 

 

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