ベイズ最適化は、ガウス過程回帰と獲得関数を組み合わせ、評価コストの高い関数の最適条件を少ない試行回数で効率的に探索する手法です。仕組み、実装手順、ビジネス活用法を解説します。
ハイパーパラメータチューニングは機械学習モデルの性能を最大化するための調整手法です。グリッドサーチ、ランダムサーチ、ベイズ最適化の違いと実践的な進め方を解説します。