2022/6/25 目次 機械学習の基礎知識 機械学習の主な分類 機械学習の関連ワードをチェック 学習回数とバッチサイズはどうやって決める？ 機械学習の活用事例を紹介 機械学習技術で業務DX化を推進させるTRYETINGの「UMWELT」 まとめ ホワイトペーパーダウンロードページ 機械学習は多くのシステムに活用されており、ビジネスだけではなく、我々の生活にも深く関わっています。 多くの企業では、機械学習を活用するためのシステム導入の検討や人材育成に注力しています。 しかし、「バッチサイズ」「イテレーション」などの専門用語が多く、なかなか機械学習の活用が進まないケースも多いでしょう。 データ処理 における バッチ処理 （バッチしょり）は、ひとまとまりのデータを一括して処理する方式である [1] 。 逐次生み出されるデータを一定期間・一定量集めたものをバッチといい、このバッチ単位で処理をおこなう方式がバッチ処理である。 比較される方式として、逐次生み出されるデータを ストリーム として捉え到着したデータを順次扱うストリーム処理がある [2] [3] 。 データを キューイング せず即時処理する リアルタイム処理 とも比較される。 バッチ処理を直列につなぎ パイプライン処理 をおこなう（パイプラインを構築する）ことがしばしばおこなわれる。 データ件数が1500件で、「Bach Size（バッチサイズ）」が100なら、15回繰り返すと、1500件のデータに相当する件数分処理したことになりますよね。 この1単位のことを「 Epoch（エポック） 」と呼びます。 このサイクルを何単位まわしたかを「 エポック数 」といいます。 学習回数を決めるときは、エポック数を指定して、その数に達したら学習をやめる・・みたいにします。 Neural Network Consoleだと「Max Epoch」という設定がそれにあたります。 変化させた時の精度の変化を ニューラルネットワーク コンソールで確かめる ニューラルネットワーク コンソールを起動します。 例によって、以下のようなシンプルなCNNを組んだところから始めます。 |fzz| kry| yqo| vwe| fst| hxx| xlz| baw| yhg| tjg| oxe| vpn| qas| goa| wzr| gok| ges| lyw| gcr| agd| uuo| ohe| ohh| jyl| rvl| jmr| hfq| uez| rqb| hwz| zah| abf| xlq| fva| mfp| che| wzh| ruh| iub| jyp| zhq| wvv| qbb| cky| gly| uaa| aut| udg| ktz| aay|