ハイパーパラメーター最適化を自動化するAIエージェントを作った
Qiita / 4/4/2026
💬 OpinionDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical Usage
Key Points
- ハイパーパラメーター最適化（HPO）の試行錯誤を、AIエージェントが自動で回す仕組みを作ったと述べている。
- 実装はPythonを中心に行い、LangChainやLLMを用いてエージェントを構成している。
- 目的は、モデル作成時に初心者がつまずきやすいHPO工程を省力化・効率化することにある。
- AIエージェントによるHPO自動化の実現により、実験サイクルの短縮や運用負荷の軽減が期待できる。
はじめに
機械学習モデルを作るにあたって、ハイパーパラメーター最適化（HPO）は初心者泣かせだとずっと思っていました。
「どういった探索手法を選べばいいの？」
「LightGBMのnum_leaves の探索範囲って 50〜200 でいいんだっけ？」
「そもそもどのパラ...
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