課題：気象予測における最適なパラメータ

これまで気象予測を目的とした研究が数多く行われてきました。例えば最高気温を正確に予測することで、農業や産業など多くの分野だけでなく、気温の上昇による影響をあらかじめ察知できるため、人々の生活にも重要な役割を果たすことができます。

様々な異なるモデルを訓練し、その中から最適なモデル・パラメータを精査することで、従来の予測モデルの限界を超える高精度の予測が可能となります。しかし、従来ではハイパーパラメータの決定は研究者の主観に依存していました。近年ではそのコストを削減するために自動的にハイパーパラメータの最適化を行う手法も注目されています。

気温予測におけるハイパーパラメータの最適化という課題において、実際にどんな研究が行われているのでしょうか。韓国にある慶尚大学校のTrang Thi Kieu Tranら研究者の発表を紹介したいと思います。

研究者らは、遺伝的アルゴリズム（GA）とニューラルネットワーク（ANN, RNN, LSTM）を組み合わせ、最高気温の予測を行ったのでした。

テーマ：ハイパーパラメータの最適化を行った気温予測モデルの比較

まずはTrang Thi Kieu Tranらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめました。