〔電子〕ベイズ最適化

　科学研究において実験計画は必須になりますが、近年ではデータを使って仮説の生成と検証を繰り返す「適応的実験計画」が取り入れられ、その方法の一つである「ベイズ最適化」に注目が集まっています。 　本書ではこのベイズ最適化の理論・アルゴリズムを基礎から応用まで詳細に説明しています。またブラックボックス最適化ソフトウェア「Optuna」を利用したアルゴリズムの実装方法も紹介。本書を読むことで、ベイズ最適化という強大なフレームワークの全貌を理解し、理論と実装を習得することができます。 【目次】 第1章　機械学習による適応的実験計画とベイズ最適化 第2章　ブラックボックス関数のベイズモデリング 第3章　ベイズ最適化のアルゴリズム 第4章　Optuna によるベイズ最適化の実装方法 第5章　制約付きベイズ最適化 第6章　多目的ベイズ最適化 第7章　高次元空間でのベイズ最適化 第8章　並列ベイズ最適化 付録