Apple M5 MaxでMLflow公式Hyperparameter Tuningを実践する — Optunaでハイパーパラメータ探索

Apple Silicon M5 Max上でMLflowの公式ハイパーパラメータチューニング機能をOptunaを用いて実践する手順を解説する記事です。機械学習モデルの性能向上のためのハイパーパラメータ探索に焦点を当て、具体的な実装方法を示しています。

• Apple M5 Max上でMLflow公式のハイパーパラメータチューニングチュートリアルをOptunaと組み合わせて実行した。
• 30通りのパラメータを試し、結果をMLflowで一元管理する仕組みを構築した。
• MLflowのParent Run / Child RunとOptunaのStudy / Trialの対応関係を解説している。
• scikit-learnのRandomForestRegressorを用いたCPU処理であり、Apple GPUのMPS設定は不要であった。