Что вы знаете про фреймворк Optuna? Зачем он нужен?

Optuna — это фреймворк для автоматической оптимизации гиперпараметров в задачах машинного обучения. Он использует Gaussian Process-Based Sampler для байесовской оптимизации, который основывается на гауссовских процессах. Помимо этого, Optuna применяет алгоритмы для ранней остановки бесперспективных экспериментов.

В контексте фреймворка употребляются два понятия:
▪️Study — оптимизация на базе целевой функции
▪️Trial — одно выполнение целевой функции.

Также Optuna позволяет легко распараллелить процесс поиска гиперпараметров. Для отслеживания процесса можно использовать dashboard с визуализацией обучения в реальном времени.

🔗 Ссылка на документацию

#машинное_обучение