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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。

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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ディープラーニングでの検証データの使いみち

tedmosby
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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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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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421閲覧

投稿2022/09/24 08:13

機械学習・深層学習を勉強していると、データを「訓練データ」「検証データ」「テストデータ」に分けることが大事だというのを見かけます。

それぞれ「訓練データ」は学習を行うデータ、「検証データ」はSVMのカーネル関数の定数などのハイパーパラメータを決めるためのデータ、「テストデータ」が学習後のモデルを評価するためのデータ、という役割を持ちますが、ディープラーニングの実装の学習をしていると(勉強不足かも知れませんが)、あまり検証データを使っている実装を見かけません。(訓練データとテストデータのみ)

ディープラーニングでの検証データの使い道はどのようなものがあるのでしょうか?
また、ディープラーニングにおけるニューラルネットワークでは”ハイパーパラメータ”にはどのようなものがあるのでしょうか?

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