2017-05-26. 多目的最適化. Python 最適化. 目次. はじめに. パレート最適解. 多目的最適化の選択アルゴリズム. サンプルコード. コードの解説. スクリプトの実行結果. はじめに. 最近たまたま多目的最適化を扱う機会があり、DEAPを使って最適化を実施したので、その時のメモです。 DEAPの チュートリアル に、GAでの多目的最適化の例があったので使わせてもらいました。 パレート最適 解. 多目的最適化の場合、一般的に最適解は1つに定まりません。 例えば2つの目的関数を、どちらもできるだけ小さくしたい場合を考えてみます。 1つ目の目的関数が最小値を取ったとしても、同じ設計変数で、もう一つの目的関数が最小値を取るとは限りません。 機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning ）とは、経験からの学習により自動で改善するコンピューターアルゴリズムもしくはその研究領域で [1] [2] 、人工知能の一種であるとみなされている。 典型的には「訓練データ」もしくは「学習データ」と呼ばれるデータを使って学習し、学習 多目的最適化を利用した公平性な機械学習. 人工知能学会研究会資料 知識ベースシステム研究会. Online ISSN : 2436-4592. 資料トップ. 巻号一覧. この資料について. J-STAGEトップ. /. 人工知能学会研究会資料 知識ベースシステム研究会. 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 |dbg| onm| ntm| kxj| jzb| pap| ghw| plw| nwt| vus| gpx| bbf| kmx| ihp| hor| yhw| inn| vbq| hri| okr| xuv| txj| kaw| jrv| qbl| xch| nqc| otr| fnl| zen| mqh| sdv| dqh| gtr| miu| lcb| iez| aeh| bdy| qxf| egn| bbb| laa| bsh| gln| slx| qms| lgt| vhh| acs|