ハイパーパラメータチューニング（Hyperparameter Tuning）とは、モデルの性能を最大化するために最適なハイパーパラメータの組み合わせを探索するプロセスです。手動調整から自動化手法まで、様々なアプローチがあります。
チューニング手法
グリッドサーチ（すべての組み合わせを試す）、ランダムサーチ（ランダムに探索）、ベイズ最適化（過去の結果から有望な領域を予測して探索）、進化戦略、Hyperband、Population Based Trainingなどの手法があります。
チューニングのベストプラクティス
まずランダムサーチで大まかな範囲を特定し、次にベイズ最適化で精密に探索するのが効率的です。交差検証と組み合わせることで、過学習したハイパーパラメータの選択を防ぎます。
AutoMLとの関連
AutoML（自動機械学習）は、ハイパーパラメータチューニングを含む機械学習パイプライン全体を自動化する技術です。Optuna、Ray Tune、Weights & Biases Sweepsなどのツールが広く利用されています。