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深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

アルゴリズム

アルゴリズムとは、定められた目的を達成するために、プログラムの理論的な動作を定義するものです。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

最適化

最適化とはメソッドやデザインの最適な処理方法を選択することです。パフォーマンスの向上を目指す為に行われます。プログラミングにおける最適化は、アルゴリズムのスピードアップや、要求されるリソースを減らすことなどを指します。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

1回答

509閲覧

ハイパーパラメータの依存度

siro_

総合スコア3

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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アルゴリズムとは、定められた目的を達成するために、プログラムの理論的な動作を定義するものです。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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最適化とはメソッドやデザインの最適な処理方法を選択することです。パフォーマンスの向上を目指す為に行われます。プログラミングにおける最適化は、アルゴリズムのスピードアップや、要求されるリソースを減らすことなどを指します。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2021/07/12 03:32

素人質問ですみません。
"ハイパーパラメータの依存度が高い"というのはどのような意味を持ちますでしょうか。
また、依存度がわかるとどのような利点があるのでしょうか。
よろしくお願いします。

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y_waiwai

2021/07/12 03:38

その文章はどこに出てるんでしょうか。 そいつのアドレスを提示しましょう
siro_

2021/07/12 03:47

https://teratail.com/questions/121762 ここです。"依存度を低くするためには"という話題が出ておりますが、素人の私といたしましては"依存度が低いとはなんだろう"、"依存度がわかると何が良いんだ?"というふうに思ってしまったので質問させていただきました。
guest

回答1

0

ハイパーパラメータの依存度が高い

つまり,
ハイパーパラメータの値を変えると結果が大きく変動する,という意味では.

ハイパーパラメータとは学習器による学習対象ではない,(人手で最初に与える)枠組みそのもののパラメータでしょうから,
これへの依存度が高い,ということは,人手でいろいろと試す(良いハイパーパラメータを見積もる)のが難しい的な話なんじゃないでしょうか.

投稿2021/07/12 03:56

fana

総合スコア11708

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fana

2021/07/12 04:02

素人考えですが, 極端な話,依存度が無限小というか,まったく依存しないパラメータがあったとしたら, その値はどーでもいい. 依存度が高い,ということは,そのパラメータの値は重要なのであって,良いパラメータを探す必要性が高い. それがハイパーパラメータだとしたら,その探索は手動になるわけで,まぁきっと大変な作業なんじゃないかな? とか.
siro_

2021/07/12 04:18

なるほど!理解できました!ありがとうございます!!
fana

2021/07/12 04:45 編集

もうちょっと玄人の回答を待ってみてもよいのでは. ベストアンサーは取り外すことができますので もうちょっと待ってみる場合には…… ベストアンサーが付いていると「終わった話」に見える気がするので,しばらく付けないでおく方が,他の回答が来る可能性が高いかもしれないような気もするので,外しておいても良いかもしれません. (→その結果としてより良い回答が来たならば,それをベストアンサーに選ぶのでOK)
siro_

2021/07/12 04:48

(確かに。。。)
siro_

2021/07/12 04:50

ご助言ありがとうございます。申し訳ございませんがベストアンサーを取り外させていただきました。もう少し回答を待ってみようと思います。ありがとうございます。
fana

2021/07/12 04:57

急いで終わらせる必要はどこにもないので,(今回みたいにいかにも素人っぽい回答しか来てない場合には特に) 何なら2~3日とか様子見てもいいかもですね. ・もっと良い(具体的な,まとまった,違う,etc)話が来たり ・あるいは,既存回答の間違いが指摘/修正されたり みたいなことがあったならば,その方が(誰にとっても)いいですしね.
siro_

2021/07/12 05:01

なるほどです。ありがとうございます!
fana

2021/07/13 01:34 編集

その後,+の評価が入っていますが 誰が+評価したのか? というのが回答した者にしかわからないので,読み手の判断が難しいですよね,このシステム. (本件の現状のような場合,仮に評価を入れているのが私みたいな素人だったとしたら実は参考にならない,という面がある.) …という感じ故,もし差し支えなければ,何か一言でもコメントを頂ければありがたいかな,と. #今回評価を入れていただいた方は機械学習分野で多くの回答をなされており,それらを閲覧することもまた有益ではないか,と素人目にも見え,その足掛かりともなり得るかと. (わがままかな?)
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