NUBO: A Transparent Python Package for Bayesian Optimisation

要約

NUBOは、Newcastle University Bayesian Optimisationの略で、物理実験やコンピュータシミュレータなど、高価で評価しにくいブラックボックス機能の最適化のためのベイズ最適化フレームワークです。ベイズ最適化は、ガウス過程による代理モデリングで目的関数を表現し、獲得関数で目的関数の大域最適に近似する候補点の選択を導く、コスト効率の良い最適化戦略です。NUBOは、あらゆる分野の研究者がベイズ最適化に容易にアクセスできるよう、透明性とユーザーエクスペリエンスに重点を置いています。クリーンで分かりやすいコード、正確なリファレンス、徹底したドキュメントにより透明性を確保し、モジュラーで柔軟な設計、書きやすいシンタックス、ベイズ最適化アルゴリズムの厳選によりユーザーエクスペリエンスを確保しています。NUBOは、提供されるビルディングブロックを使って最適化ループを自分で書くことで、ベイズ最適化を特定の問題に合わせることができます。NUBOは、境界付き、制約付き、および混合（離散および連続）パラメータ入力空間の逐次シングルポイント、並列マルチポイント、および非同期最適化をサポートしています。NUBOには、広範なテストと検証を経て、優れた性能を発揮するアルゴリズムと手法のみが含まれています。このため、パッケージはコンパクトにまとまり、不必要に多くのオプションでユーザーを圧倒することはありません。パッケージはPythonで書かれていますが、シミュレータや実験を最適化するためにPythonの専門的な知識は必要ありません。NUBOは、BSD 3-Clauseライセンスのもと、オープンソースソフトウェアとして配布されています。

要約(オリジナル)

NUBO, short for Newcastle University Bayesian Optimisation, is a Bayesian optimisation framework for the optimisation of expensive-to-evaluate black-box functions, such as physical experiments and computer simulators. Bayesian optimisation is a cost-efficient optimisation strategy that uses surrogate modelling via Gaussian processes to represent an objective function and acquisition functions to guide the selection of candidate points to approximate the global optimum of the objective function. NUBO itself focuses on transparency and user experience to make Bayesian optimisation easily accessible to researchers from all disciplines. Clean and understandable code, precise references, and thorough documentation ensure transparency, while user experience is ensured by a modular and flexible design, easy-to-write syntax, and careful selection of Bayesian optimisation algorithms. NUBO allows users to tailor Bayesian optimisation to their specific problem by writing the optimisation loop themselves using the provided building blocks. It supports sequential single-point, parallel multi-point, and asynchronous optimisation of bounded, constrained, and/or mixed (discrete and continuous) parameter input spaces. Only algorithms and methods that are extensively tested and validated to perform well are included in NUBO. This ensures that the package remains compact and does not overwhelm the user with an unnecessarily large number of options. The package is written in Python but does not require expert knowledge of Python to optimise your simulators and experiments. NUBO is distributed as open-source software under the BSD 3-Clause licence.

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