Некоторые преимущества Optuna перед другими фреймворками для автоматической настройки гиперпараметров:

• Гибкость. 1 Фреймворк может обрабатывать непрерывные значения гиперпараметров, что делает его одним из самых гибких инструментов настройки моделей глубокого обучения. 1
• Использование байесовских алгоритмов. 1 Они позволяют удалять из анализа заведомо проигрышное пространство заданных гиперпараметров. 1
• Работа в многопоточных и распределённых средах. 2 Это помогает ускорить процесс оптимизации при использовании нескольких ресурсов. 2
• Поддержка популярных фреймворков машинного обучения. 2 Например, TensorFlow, MLflow, PyTorch и Scikit-learn. 2
• Возможность визуализации результатов. 3 Модуль визуализации предоставляет графики результатов оптимизации, что помогает понять взаимодействие факторов и как действовать дальше. 3