論文の概要: OpenBox: A Python Toolkit for Generalized Black-box Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13339v1
• Date: Wed, 26 Apr 2023 07:13:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-27 15:18:54.750114
• Title: OpenBox: A Python Toolkit for Generalized Black-box Optimization
• Title（参考訳）: OpenBox: 汎用ブラックボックス最適化のためのPythonツールキット
• Authors: Huaijun Jiang, Yu Shen, Yang Li, Wentao Zhang, Ce Zhang and Bin Cui
• Abstract要約: Black-box Optimization (BBO) には、自動機械学習、実験設計、データベースノブチューニングなど、幅広い応用がある。 本稿では,ユーザビリティを向上したオープンソースのBBOツールキットであるOpenBoxについて述べる。 ユーザがタスクを定義したり管理したりするためのユーザフレンドリーなインターフェースと視覚化を実装している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.87390123723021
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Black-box optimization (BBO) has a broad range of applications, including automatic machine learning, experimental design, and database knob tuning. However, users still face challenges when applying BBO methods to their problems at hand with existing software packages in terms of applicability, performance, and efficiency. This paper presents OpenBox, an open-source BBO toolkit with improved usability. It implements user-friendly inferfaces and visualization for users to define and manage their tasks. The modular design behind OpenBox facilitates its flexible deployment in existing systems. Experimental results demonstrate the effectiveness and efficiency of OpenBox over existing systems. The source code of OpenBox is available at https://github.com/PKU-DAIR/open-box.
• Abstract（参考訳）: black-box optimization(bbo)は、自動機械学習、実験設計、データベースノブチューニングなど、幅広いアプリケーションを備えている。 しかしながら、既存のソフトウェアパッケージと互換性のある問題にBBOメソッドを適用する場合、適用性、性能、効率の面で課題に直面している。 本稿では,ユーザビリティを向上したオープンソースのBBOツールキットOpenBoxを提案する。 ユーザがタスクを定義し管理するためのユーザフレンドリーなインターフェースと視覚化を実装している。 OpenBoxを支えるモジュール設計は、既存のシステムに柔軟なデプロイを容易にする。 実験結果は既存のシステムに対するopenboxの有効性と効率を示す。 OpenBoxのソースコードはhttps://github.com/PKU-DAIR/open-boxで入手できる。

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