Bayes(ベイズ)最適化は「実験回数が少ない」だけでない ~実験計画法との比較で分かる強みとは~
Bayes(ベイズ)最適化は、「少ない実験回数で最適解を見つけられる」だけでなく、応答曲面法のように特定の関数形を仮定せず、複雑な非線形関係や多峰性にも対応できる点が大きな特長です。本記事では、酵素反応のシミュレーションを用いて実験計画法と比較した結果、Bayes最適化は14回の実験で90%以上の収率を達成した一方、応答曲面法では18回の実験でも高収率条件を見つけられませんでした。応答と因子の関係が未知で複雑な実験では、Bayes最適化が有力な選択肢となります。