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技術

【AI Lab x PFN】ハイパーパラメータ最適化アルゴリズムの国際コンペで世界5位に入賞、「NeurIPS 2020」の併設コンペティションにて発表します。

AI Labに所属する研究員 芝田 将・野村 将寛、およびPreferred Networks社 柳瀬 利彦・今村 秀明・太田 健・佐野 正太郎・Hiroyuki Vincent Yamazakiの合同チーム「Optuna Developers (Preferred Networks & CyberAgent)」が、機械学習におけるハイパーパラメータ最適化アルゴリズムの性能を競う国際コンペティション「NeurIPS 2020 Black-Box Optimization Challenge」で世界5位に入賞しました。


■NeurIPS 2020 Black-Box Optimization Challengeについて

NeurIPS 2020 Black-Box Optimization Challenge (Webサイト: https://bbochallenge.com/ ) は、機械学習におけるハイパーパラメータ最適化問題に対してより良い最適化アルゴリズムの開発を目的としたコンペティションです。

ハイパーパラメータ最適化問題とは、機械学習モデルの性能を左右する設定パラメータである”ハイパーパラメータ”を選択する問題であり、機械学習モデルを利用したサービスを運用する上で重要な要素技術です。

サイバーエージェントAI Labでは、機械学習技術の効率的な利用のため、ハイパーパラメータ最適化に関する研究開発を行っています。またPreferred Networks社では、自動ハイパーパラメータ最適化フレームワークOptuna (公式サイト: https://optuna.org/ )の開発を行っています。Black-Box Optimization Challengeでは、このような両社の知見を生かし、世界5位に入賞することができました。

このたび入賞した手法の詳細は、12月7日~12日にかけて行われる機械学習分野の国際トップカンファレンス「NeurIPS 2020」の併設コンペティションにて発表予定です。本カンファレンスはオンラインで行われる予定です。
皆様ぜひご参加ください。