モデルの評価とチューニング（151～180）– モデルの性能を正確に評価し、最適化するための手法を学びます。 –

前回の振り返り：生成モデルとは 前回は、生成モデルの基本概念について学びました。生成モデルは、訓練データを基に新しいデータを生成するモデルであり、画像生成やテキスト生成などの多様な応用が可能です。代表的な手法には、ガウス混合モデル（GMM）...

前回の振り返り：第6章のまとめ 前回は、これまで学んできたモデルの解釈性に関する知識を振り返り、SHAP値やLIMEを用いたモデル解釈の重要性を確認しました。これらの手法により、ブラックボックスモデルがどのように予測を行っているかを説明しやすくな...

前回の振り返り：モデルの解釈性向上 前回は、SHAP値（Shapley Additive Explanations）やLIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）を用いて、モデルの予測を解釈する方法について解説しました。これらの手法により、ブラックボックスモデ...

前回の振り返り：蒸留（Knowledge Distillation） 前回は、蒸留（Knowledge Distillation）について解説しました。蒸留では、大規模なモデルの知識を小規模なモデルに移すことで、モデルのサイズを縮小しつつも性能を維持することができました。これにより...

前回の振り返り：モデルの軽量化と高速化 前回の記事では、モデルを軽量化し、推論速度を向上させる手法について解説しました。特にモデル圧縮や並列処理、パラメータシェアリングといったテクニックを用いることで、モデルの効率を改善する方法に焦点を当...

前回の振り返り：早期停止 前回の記事では、早期停止（Early Stopping）という過学習を防ぐための手法について解説しました。モデルが訓練データに対して過度に適合し始めた兆候を検証データで捉え、学習を適切なタイミングで終了することで、計算リソース...

前回の振り返り：学習率スケジューリング 前回の記事では、学習率スケジューリング（Learning Rate Scheduling）について解説しました。学習率はモデルが学習する際の「一歩の大きさ」を決定するパラメータであり、動的に調整することで、効率的な学習が可...

前回の振り返り：正則化 前回の記事では、正則化（Regularization）の重要性について説明しました。L1正則化やL2正則化は、モデルの複雑さを抑制し、過学習を防ぐための手法です。これにより、モデルは訓練データに過度に適合することを避け、新しいデータ...

前回の振り返り：ドロップアウト 前回の記事では、ドロップアウト（Dropout）について詳しく解説しました。ドロップアウトは、ニューラルネットワークの学習中に一部のニューロンをランダムに無効化し、過学習を防ぐための手法です。これにより、特定のニ...

前回の振り返り：バッチ正規化 前回の記事では、バッチ正規化（Batch Normalization）について解説しました。バッチ正規化は、ニューラルネットワークの各層におけるデータの分布を正規化することで、学習を安定させ、モデルの収束を速める手法でした。こ...

前回の振り返り：スタッキング 前回は、スタッキング（Stacking）について解説しました。スタッキングは、異なる種類のモデルを組み合わせ、最終的にメタモデルによって最適な予測を行うアンサンブル学習の手法です。これにより、個々のモデルでは得られな...

前回の振り返り：アンサンブル学習による性能向上 前回は、アンサンブル学習（Ensemble Learning）について説明しました。アンサンブル学習は、複数のモデルを組み合わせることで、個々のモデルでは達成できない高い精度を実現する手法です。特に、バギン...

前回の振り返り：平均絶対誤差（MAE） 前回の記事では、平均絶対誤差（MAE）について解説しました。MAEは、予測値と実際の値の誤差の絶対値の平均を計算する指標で、外れ値に対して敏感ではないため、全体的な誤差のバランスを評価する際に適しています。...

前回の振り返り：学習曲線の分析 前回は、学習曲線を使って、モデルの訓練過程を視覚的に評価する方法について解説しました。学習曲線は、訓練誤差と検証誤差の変化をプロットすることで、過学習や未学習の兆候を把握し、モデルが適切に学習しているかを確...

前回の振り返り：クロスバリデーションの詳細 前回の記事では、モデルの汎化性能を高精度に評価するための手法であるクロスバリデーションについて解説しました。特に、データセットをK個に分割して評価するK分割交差検証や、クラス不均衡なデータセットに...