Preferred Networks、機械学習向けハイパーパラメータ自動最適化フレームワーク「Optuna」正式リリース
機械学習、深層学習において高精度の訓練済みモデルを獲得するために、訓練時のアルゴリズムの挙動を制御する複雑なハイパーパラメータの最適化は不可欠だ。学習率やバッチサイズ、学習イテレーション数、ニューラルネットワークの層数、 … Read more
単純なアルゴリズムで解決しないようなあいまいな問題を解決するために、機械学習やディープラーニングといわれる手法が話題になっている。あくまでも問題解決の手法の一つであることから、万能ではなく、向き不向きがある手法ではあるが、画像や音声認識など様々な分野での活用が見込まれる、AIについてここでは紹介する。
人工知能(AI)は、これまでの単純なアルゴリズムでは判断できなかったようなことを、判断する際に使われる。
例えば、画像AIに代表される、ディープラーニングは、画像データからその画像が何であるかを見分けることができる。
また、分類、回帰、異常検知、ニューラルネットワークなど、様々な数式を用いて行う機械学習もある。
AIとは、もともと脳の仕組みを数式に置き換えるための研究であり、現状産業界でAIと呼ばれている数式意外にもたくさんの研究成果があるため、今後の用途に応じた発展が期待されている。
AIの基本と事例を紹介する。
機械学習、深層学習において高精度の訓練済みモデルを獲得するために、訓練時のアルゴリズムの挙動を制御する複雑なハイパーパラメータの最適化は不可欠だ。学習率やバッチサイズ、学習イテレーション数、ニューラルネットワークの層数、 … Read more
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