Optuna によるブラックボックス最適化

チューニングを自動化するブラックボックス最適化について詳説

本書は、機械学習に欠かせないハイパーパラメータ調整 (チューニング) を自動化するブラックボックス最適化について一からわかりやすく、そして、詳しく説明した書籍です。合わせて、Python 言語上で動作するフレームワーク“Optuna”によるブラックボックス最適化の実行を、Optuna の開発者ら自ら詳しく説明しており、基礎を理解しながら実践に即した知識を身につけることができます。
いまや機械学習は多種多様な応用が広く図られており、技術者 / 研究者、学生全般にとって必修といえるスキルになっていますが、その際に手間を要するのが、ハイパーパラメータ調整です。特に、深層学習 (ディープラーニング) では、ハイパーパラメータの数が多い傾向があるうえに、その調整が性能を大きく左右するといわれています。多くの技術者が、これにかなりの時間が費やされてしまっているのが実情です。ブラックボックス最適化は汎用性も高く、機械学習のハイパーパラメータ調整に限らず、工学や日常生活にかかわる多くのことを最適化できます。例えば、本書ではミドルウェアのパフォーマンス調整や、お菓子のレシピ作成にブラックボックス最適化を応用する方法も紹介しています。
ハイパーパラメータ調整の手間を大幅に削減するブラックボックス最適化とその Python ベースのフレームワーク Optuna について、応用例からアルゴリズムまでを一からわかりやすく説明した書籍です。機械学習に留まらず、科学技術のあらゆる分野で登場するブラックボックス最適化に入門するにあたって最適な書籍です。

機械学習のハイパーパラメータ調整を自動化する「ブラックボックス最適化」を基礎の考え方から説明し、Python で動くフレームワーク Optuna での実行方法と、その内部の仕組みやアルゴリズムまでを 1 冊で扱う書籍です。『Optuna によるブラックボックス最適化』は佐野正太郎、秋葉拓哉、今村秀明、太田健、水野尚人、柳瀬利彦の 6 名による共著で、オーム社から 2023 年 2 月に刊行されました。版元の紹介では、Optuna の開発者ら自らが Optuna によるブラックボックス最適化の実行を詳しく説明した本とされています。

基礎、使い方、応用例、仕組みとアルゴリズムの全 6 章

CHAPTER 1 は目的関数と最適化、グリッドサーチとランダムサーチ、SMBO といったブラックボックス最適化の基礎です。CHAPTER 2 で環境構築から簡単な数式の最適化、機械学習のハイパーパラメータの最適化までを試し、CHAPTER 3 では多目的最適化、制約付き最適化、可視化機能を用いた探索空間の調整、分散並列最適化、サンプラーの選択、枝刈りといった機能を使いこなす段階へ進みます。CHAPTER 4 は応用例で、音声認識ソフトウェア Mozilla DeepSpeech のハイパーパラメータ、継続的なモデル改善での使い方、オンライン広告入札システムの実行環境、クッキーレシピの最適化、ニューラルアーキテクチャサーチを取り上げます。後半の CHAPTER 5 は Optuna の柔軟なインタフェースと独立サンプリング、同時サンプリングによるパラメータ選択の仕組み、CHAPTER 6 は単目的と多目的の最適化における探索点選択のアルゴリズムとその使い分けです。

中身の見えない関数を、少ない試行で最適化する考え方

ブラックボックス最適化は、入力を与えると評価値が返ってくるものの、式の形や勾配が分からない関数を相手に、できるだけ少ない試行でよい入力を探す問題です。深層学習 のモデルは学習率や層の数などハイパーパラメータが多く、1 回の評価に学習 1 回分の時間がかかるため、すべての組み合わせを試すグリッドサーチはすぐに現実的でなくなります。そこで、これまでの試行結果から有望な領域を推定して次の探索点を選ぶ SMBO (逐次モデルベース最適化) の考え方や、見込みの薄い試行を途中で打ち切る枝刈りが効いてきます。Optuna は探索空間を目的関数の中で実行しながら定義する書き方を特徴とするフレームワークで、本書は使い方の章と仕組みの章を分けているため、道具として動かすだけでなく、サンプラーがどう探索点を選んでいるのかまでさかのぼって理解できます。応用例にミドルウェアの性能調整やレシピがあることから分かるように、対象は機械学習に限らず、評価に手間のかかる設定値の調整全般です。

Python と機械学習の前提、刊行時点の版を前提にした読み方

版元が挙げる読者は、機械学習に携わる技術者や研究者、学生と、Python ベースのシステムに携わる技術者や研究者、学生です。コードは Python で書かれるため、Python の文法と、機械学習のモデルを学習させて評価する一連の流れを経験していることが前提になります。CHAPTER 6 のアルゴリズムの説明は統計や最適化の考え方に踏み込むので、使い方だけを知りたい場合は CHAPTER 2 と 3 を先に読み、必要になってから後半へ戻る読み方もできます。また、本書の説明とコードは 2023 年 2 月の刊行時点の Optuna を前提にしています。Optuna は継続的に版が更新されるライブラリなので、手元で動かす際は使っている版の公式ドキュメントで API を確かめると安心です。2026 年 10 月時点で、版元のページにはダウンロードデータと正誤表の掲載はありません。機械学習の入門から選び直したい場合は 機械学習 / ディープラーニング本ガイド が参考になります。

モデルの精度を詰める段階でハイパーパラメータの調整に多くの時間を取られている人や、MLOps の一部としてモデルの再調整を自動化したい人、機械学習以外の設定値の調整にも最適化を持ち込みたい人にとって、使い方からアルゴリズムまでを開発に関わった著者陣の説明で通して学べる本書は、試行錯誤の時間を減らす手掛かりになる一冊です。