トリエステは、TensorFlowに基づいて構築されたベイズ最適化用のPythonライブラリです。それはライブラリの使用方法に関するチュートリアルを含むドキュメントサイトとAPIリファレンスを持っています。

ベイズ最適化は、データ収集が高コストなブラックボックス問題に焦点を当てた機械学習に基づく最適化手法のクラスです。その柔軟性は、航空機設計、自動機械学習、作物選定など、多岐にわたる現実世界の意思決定問題に取り組む際に適したツールにします。

トリエステ（トリアエストと発音）は、マリアナ海溝のチャレンジャー深海にチームを送った同名のバチスカーフにちなんで名付けられました。地球の表面で最も低い地点です。

この人間の専門知識と機械の力の組み合わせは探査の限界を押し広げ、最良の結果は人とAIが協力するときに得られるという私たちの信念の象徴です。

何をするものですか?

トリエステは一連のベイズ最適化アルゴリズムを提供しますが、より重要なことは、カスタムアルゴリズムやモデルを簡単に拡張できるモジュラーフレームワークを提供することです。柔軟性はその設計において最も重要であり、トリエステは複雑な問題に取り組み、標準のベイズ最適化アルゴリズムから大きく逸脱するアルゴリズムを実装します。

確率モデルがベイズ最適化の中心であるため、トリエステは最先端のGPflow（ガウス過程）モデルを即座にサポートします。TensorFlowベースであるため、GPflowとトリエステは自然に自動微分を利用し、CPUおよびGPUハードウェアアーキテクチャの効率的な使用を可能にします。これにより、グラデーションの実装を回避し、GPモデリングおよびベイズ最適化の限界を押し広げることができるため、スケーラビリティと柔軟性の両方が提供されます。

誰のためのものですか?

トリエステは、新しいアイデアを探求し、挑戦的な問題に取り組むための迅速で柔軟なフレームワークを求める研究者のために設計されています。入門用のノートブックを提供していますが、即座に使用できる高レベルのAPIはありません。

現在、私たちはデータ収集がアクティブなプロセスである顧客の課題を解決するために、Secondmind Decision Engineの一部として使用しています。

それで、関与したいですか?

私たちは、私たちのツールボックスが広範な研究コミュニティに採用され、人々がそれらを楽しんで使用できるようにしたいと考えています。トリエステを使ったことがない人が簡単に始められること、試して成功を収めることを期待しています。私たちはすべてのフィードバックや貢献を心より歓迎します。

• 私たちのGithubリポジトリをご覧ください。

• プルリクエストを提出したり、バグ報告をしたり、機能リクエストをしたりするには、貢献ガイドラインをご覧ください。

• よりオープンエンドな質問やその他のことについては、私たちのSlackワークスペースでコミュニティディスカッションに参加してください。
  
  

これは我々がオープンソースにするツールボックスのシリーズの第一弾です。

Secondmindは、2016年にGPflowから始まる数年間、堅牢な研究用ツールボックスを開発してきました。これらは新しい研究アイデアを探求するための便利なツールであり、概念実証作業の迅速なプロトタイピングを可能にし、Secondmind Decision Engineの燃料となる成熟したライブラリの構築を助けます。トリエステに続き、今後さらに多くのツールボックスが提供される予定ですので、楽しみにしてください！