【MI入門 #9】Optunaとベイズ最適化で実現する賢い新材料の探し方｜多目的最適化入門

前の動画：   • 【MI入門 #8】AIで新材料を発見！HTVSと局所探索で最強材料を超える方法   📘 LabCodeの技術書をZennで絶賛発売中 📘 ▼ 本動画の内容を詳しく解説した技術書はこちら https://zenn.dev/labcode/books/fda58a... ▼ 他にも研究で使えるプログラミングに関する技術書を発売しています！ https://zenn.dev/labcode?tab=books ▼ ブログでも研究で使えるプログラミングに関する情報を発信しています！ https://labo-code.com/ 🌎 SNS 🌎 X ▶︎ https://x.com/LabCodeBlog Youtube 登録 ▶︎    / @labcodetube   ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 研究に使えるプログラミングの情報を発信しているLabCode（ラボコード）です！ 今回は【Pythonで材料探索】Optunaとベイズ最適化で実現する賢い新材料の探し方｜多目的最適化入門について解説しました。 力まかせのランダム探索から、AIが自律的に有望な候補を探し出す『賢い探索』へステップアップ！この動画では、Pythonの強力なライブラリ「Optuna」を使い、ベイズ最適化の基本から複数の性能を同時に最大化する「多目的最適化」の実装までをハンズオン形式で解説します。あなたの材料開発を劇的に効率化するヒントがここにあります。 ▼ 動画の元になった記事はこちら https://zenn.dev/labcode/books/fda58a... ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 👀 チャプター 👀 00:00 イントロ 01:22 この動画で学べること 02:15 ベイズ最適化とOptunaの基本 04:07 実装の全体像 16:42 実行結果と考察 18:40 まとめ #LabCode #プログラミング #マテリアルズインフォマティクス #材料探索 #Python #Optuna #ベイズ最適化 #研究に使えるプログラミング