「Ax」の主な特徴

さまざまな種類の実験をサポート

Axは、さまざまな種類の実験をサポートしており、幅広いアプリケーションに対応できます。

・動的ML支援
・A/Bテスト
・機械学習のハイパーパラメータ最適化
・離散構成最適化---多腕バンディット最適化
・連続値(整数または浮動小数点など)の構成最適化---ベイジアン最適化　など

高ノイズに対する効率性

Axは、ノイズの多い実験に特化した最先端のアルゴリズムを提供します。

特に「強化学習エージェントを使用したA/Bテストシミュレーション」などの実験は、多くの場合、大量のノイズを示しますが、Axは高ノイズ設定でも機能できる最先端のアルゴリズムをサポートしています。

マルチモーダルおよび制約付き実験のサポート

Axは「複数実験の組み合わせ実行」および「制約付き最適化」を実施できます。

・オンラインA/Bテストシミュレーション
・リソース使用率を大幅に増加させずに分類精度向上　など

プラグイン拡張性

Axを使用すると、新しいアルゴリズムを簡単にプラグインし、さまざまなドメインでライブラリを使用できます。

「新しいモデリング」や「意思決定アルゴリズム」を簡単に追加できるため、最小限のオーバーヘッドで効率的な研究開発が可能になります。

データ完全性

Axには「ストレージ統合機能」と「実験データを完全に保存および再読み込みする機能」が付属しています。

「オフラインシミュレーションデータ」や「実際の実験からのオンラインデータ」など、さまざまなタイプの実験から生じたデータについて、結合および管理するためのファーストクラスのサポートを備えています。

多目的最適化

「データ使用量を増やすことなくロード時間を改善」など、実際の問題に共通する多目的で制約付きの最適化をサポートします。

APIによるカスタム最適化サービス構築

Axには、軽量構造と柔軟性のバランスが異なる3つの異なるAPIが含まれています。

①LoopAPI---1回の関数呼び出しで全体の最適化を実行
②ServiceAPI---外部スケジューラと簡単に統合
③DeveloperAPI---アルゴリズムについての完全なカスタマイズ機能と実験機能を提供

「カスタムデータモデリング」と「意思決定アルゴリズム」を簡単に統合できるため、開発者は最小限のオーバーヘッドで独自カスタム最適化サービスを構築できます。

参考元サイト

• ax.dev
• github.com　→facebook/Ax

※定期的にメンテナンスを実施しておりますが、一部情報が古い場合がございます。ご了承ください。