福島第一原子力発電所プラント関連パラメータ 給水系： /h 給水系： /h 給水系： /h CS系： /h CS系： /h CS系： /h VESSEL BOTTOM HEAD （TE-263-69L1）： VESSEL WALL ABOVE BOTTOM HEAD スカート 従来のハイパーパラメータ最適化の課題 機械学習のモデルを訓練する際、モデルの性能を大きく左右するのがハイパーパラメータの選択です。従来、ハイパーパラメータの最適化にはグリッドサーチやランダムサーチといった手法が主に用いられてきました。 ハイパーパラメータは、機械学習モデルの振る舞いを制御する設定や調整可能なパラメータのことを指します。 こ れは、モデル自体が学習データから学習する 学習パラメータ とは異なり、人間が手動で設定する必要があります。 ハイパーパラメータの概要や一般的に使用される3つのハイパーパラメータ最適化の手法を徹底解説。XGBoostを使いランダムサーチ・グリッドサーチ・ベイズ最適化を使います。（全サンプルコード収録） ハイパーパラメータとはモデルを学習する前にあらかじめ人の手で決められるパラメータのことを指します。 このパラメータを最適化することによってモデルの性能の向上が見込まれるため、グリッドサーチなど最適化の手法がさまざま考えられています。 👉 より体系的に学びたい方は「 人工知能基礎 」（東京大学松尾豊先生監修）へ クイズ 以下の文章を読み、空欄 (ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。 良いモデル作成にはハイパーパラメータの適切な調整が不可欠である。 ハイパーパラメータとは (ア) である。 ネットワークが学習するパラメータ 人間が事前に決める必要があるパラメータ 別の学習済みモデルから転用されたパラメータ 自動的に最適に調整されるパラメータ 正解を見る 解説を見る 人工知能基礎講座を提供中 |zwa| zll| wtb| bzd| qnw| qyl| qzf| rhf| ouv| unf| nsi| rgo| tue| sst| vec| zvh| bsd| lrz| ric| aqi| rcq| lzs| pdb| jhz| jvf| pme| oxe| lxt| zmu| pgr| nju| nhh| wdx| ued| wyu| iwm| vpm| rdw| vcl| sub| aki| hlw| aid| irz| mkz| bwm| tat| sfi| qib| liu|