AI用語集

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用語

ハイパーパラメータ最適化

ベイズ最適化、ランダム検索、メタ学習などの技術を使用して、学習モデルの最適なハイパーパラメータを自動的に探すプロセス。

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用語

設定空間

学習アルゴリズムのすべての可能なハイパーパラメータの組み合わせの構造化された集合。制約、依存関係、有効な値の範囲を含む。

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用語

サロゲートモデル

ベイズ最適化で使用される近似モデル。評価が高価なパフォーマンス関数を推定し、ハイパーパラメータ空間を効率的に探索することを可能にする。

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用語

ウォームスタート

類似のタスクや以前の最適化からの知識を使用してハイパーパラメータ最適化を初期化する技術。収束を加速させる。

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用語

ベース学習器

メタ学習システムによってハイパーパラメータが最適化される機械学習モデル。設定推奨のターゲットとして機能する。

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用語

パフォーマンスベースのメタ学習

異なるタスクでの設定の履歴的性能を使用して、新しい類似タスクに対する最適な設定を予測することを学ぶアプローチ。

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用語

マルチフィデリティ最適化

低コスト（低忠実度）の近似を使用して設定を迅速に評価し、最も有望なものを高忠実度の評価で検証する最適化戦略。

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用語

メタデータセット

複数の学習タスクに関するメタデータの構造化されたコレクション。データセットの特徴とハイパーパラメータ設定の性能を含む。

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用語

Few-Shotハイパーパラメータ最適化

多くのソースタスクから知識を転移することで、ターゲットタスクでの評価回数が非常に少なくてもハイパーパラメータを最適化できるメタラーニングアプローチ。

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用語

獲得関数

メタラーニングに誘導されたベイズ最適化で使用される関数で、探索と活用のバランスを取りながら評価するハイパーパラメータ設定を選択する。