automl/SMAC3

What it solves

SMAC3は、機械学習アルゴリズム、データセット、およびアプリケーションに対して、最も効果的なハイパーパラメータ構成を見つけるために特別に設計された、ベイズ最適化のための堅牢なフレームワークを提供します。

How it works

これは、ベイズ最適化とアグレッシブなレーシングメカニズムを組み合わせることで、2つの構成のどちらがより優れたパフォーマンスを発揮するかを効率的に判断します。システムは、サロゲートモデル（デフォルトではscikit-learnのRandom Forests、ただしpyrfr C++実装もサポート）を使用して、最適なハイパーパラメータの探索をガイドします。

Who it’s for

モデルのパフォーマンスを向上させるためにハイパーパラメータのチューニングを自動化する必要がある、機械学習の実践者および研究者向けです。

Highlights

• Versatile Optimization: マルチオブジェクト、マルチフィデリティ、およびマルチスレッドをネイティブにサポートしています。
• Flexible Interface: ask-and-tellインターフェースと、中断した場所から実行を再開する機能が含まれています。
• Integration: 最適化環境を定義するためにConfigSpaceと連携し、DeepCAVEを使用して可視化できます。
• Performance: 効率的なサロゲートモデリングのために、C++ベースのRandom Forestsを活用しています。