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Research Areas :

Data Science / AutoML

Neural Architecture Searchを用いたセマンティックセグメンテーションモデルの探索

2021.05.12

Research

Neural Architecture Searchを用いたセマンティックセグメンテーションモデルの探索

By : Takeru Ohta

[AAMAS2021採択]株価予測のためのアンサンブル・進化計算手法 : Trader-Company法

2020.12.21

Research

[AAMAS2021採択]株価予測のためのアンサンブル・進化計算手法 : Trader-Company法

By : Katsuya Ito

Black-Box Optimization Challenge 2020 で 5 位に入賞しました

2020.12.17

Research

Black-Box Optimization Challenge 2020 で 5 位に入賞しました

By : Shotaro Sano

Optunaコントリビュータ求む!

2020.08.19

Engineering

Optunaコントリビュータ求む!

By : Hideaki Imamura

Optuna の拡張機能 LightGBM Tuner によるハイパーパラメータ自動最適化

2020.01.20

Engineering

Optuna の拡張機能 LightGBM Tuner によるハイパーパラメータ自動最適化

By : Kohei Ozaki

サンプル点制限と再起動戦略に基づくベイズ最適化の計算量削減

2019.10.24

Research

サンプル点制限と再起動戦略に基づくベイズ最適化の計算量削減

By : Takeru Ohta

時間方向に集約されたデータを用いた時系列予測

2019.10.23

Research

時間方向に集約されたデータを用いた時系列予測

By : Masashi Yoshikawa

Graph Neural Network を用いたグラフの木幅予測

2019.10.10

Research

Graph Neural Network を用いたグラフの木幅予測

By : Masahiro Sakai

ベイズ最適化を用いた高次元ブラックボックス最適化手法の検証

2019.09.27

Research

ベイズ最適化を用いた高次元ブラックボックス最適化手法の検証

By : Yuhei Otomo

KDD Cup 2019 AutoML Trackで5位に入賞しました。

2019.09.18

Research

KDD Cup 2019 AutoML Trackで5位に入賞しました。

By : Masashi Yoshikawa

KDD 2019 で発表しました

2019.09.09

Research

KDD 2019 で発表しました

By : Akira Kinoshita

ハイパーパラメータ自動最適化ツール「Optuna」公開

2018.12.03

Engineering

ハイパーパラメータ自動最適化ツール「Optuna」公開

By : Takuya Akiba

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