機械学習モデルが劇的に賢くなる「ハイパーパラメータチューニング」入門：アルゴリズムを変える前に試すべき3つの調整
機械学習の精度が上がらず悩んでいませんか？アルゴリズムを変える前に「ハイパーパラメータ」を見直しましょう。モデルパラメータとの違いから、学習率や正則化などの調整ポイント、グリッドサーチ等の手法まで、専門家が分かりやすく解説します。
キーワード解説
機械学習モデルの精度を向上させる「ハイパーパラメータチューニング」の基礎
機械学習モデルの精度を向上させる「ハイパーパラメータチューニング」とは、機械学習モデルの学習プロセスを制御するハイパーパラメータの最適な組み合わせを見つけ出すための手法です。AI用語集の機械学習の基礎用語の一つとして、モデルの性能を最大化するために不可欠なプロセスと位置付けられます。モデルがデータから自動的に学習する「モデルパラメータ」とは異なり、ハイパーパラメータは学習開始前に人間が設定する値で、例えば学習率、隠れ層の数、正則化の強さなどがこれに該当します。このチューニングを通じて、モデルの過学習や未学習を防ぎ、未知のデータに対する予測精度を高めることが目的です。グリッドサーチやランダムサーチ、ベイズ最適化といった様々な探索手法が用いられます。
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機械学習モデルの精度を向上させる「ハイパーパラメータチューニング」の基礎とは
機械学習モデルの精度を向上させる「ハイパーパラメータチューニング」とは、機械学習モデルの学習プロセスを制御するハイパーパラメータの最適な組み合わせを見つけ出すための手法です。AI用語集の機械学習の基礎用語の一つとして、モデルの性能を最大化するために不可欠なプロセスと位置付けられます。モデルがデータから自動的に学習する「モデルパラメータ」とは異なり、ハイパーパラメータは学習開始前に人間が設定する値で、例えば学習率、隠れ層の数、正則化の強さなどがこれに該当します。このチューニングを通じて、モデルの過学習や未学習を防ぎ、未知のデータに対する予測精度を高めることが目的です。グリッドサーチやランダムサーチ、ベイズ最適化といった様々な探索手法が用いられます。