AI用語集
人工知能の完全辞典
モデル選択
学習アンサンブル内で最も性能の高いモデルを体系的に特定し選択するプロセス。この選択は、モデル間の性能、多様性、相補性に基づいて行われる。
多様性ベース剪定
多様で相補的な予測を行うモデルの選択を優先する剪定手法。最終アンサンブルの多様性を最大化し、予測の堅牢性を向上させることを目的とする。
貪欲剪定
最適化基準に基づいてモデルを一つずつ反復的に選択または除去する剪定アルゴリズム。この手法は計算効率の良い準最適解を探索する。
遺伝的剪定
遺伝的アルゴリズムに着想を得た剪定アプローチで、選択、交叉、突然変異の演算子を用いてアンサンブルの構成を最適化する。この手法は解空間をより網羅的に探索する。
クラスタリングベース剪定
類似したモデルをクラスタにグループ化し、各クラスタから代表モデルを選択する剪定技術。この手法は予測空間の良好なカバレッジを保証しながら冗長性を低減する。
アンサンブル選択
予測性能を最大化するために、より大規模なアンサンブルから最適なサブセットのモデルを選択するプロセス。この選択は組み合わせ最適化問題として定式化できる。
モデルランキング
性能指標と貢献度に基づいてアンサンブル内のモデルに優先順位を付けること。このランキングは、最も関連性の高いモデルを特定することで剪定プロセスを導く。
アンサンブル縮小
一般化能力を維持しながら学習アンサンブルのサイズを制御された形で縮小すること。この縮小は、性能と計算複雑性の間の最適な妥協点を見つけることを目的とする。
剪定戦略
剪定プロセスにおいてモデルがどのように評価され、除去されるかを定義する一連のルールとアルゴリズムの集合。戦略はモデルの選択基準と除去順序を決定する。
部分集合選択
与えられた目的関数を最大化する最適なモデルの部分集合を特定する最適化問題。この選択は厳密解法またはヒューリスティック手法によってアプローチされる。
アンサンブル最適化
最適な性能を達成するためにアンサンブルの構成と構造を改善するプロセス。最適化には剪定、重み付け、アンサンブルメンバーの選択が含まれる。
剪定閾値
剪定プロセスにおいてモデルを除去するための決定基準として使用される臨界値。この閾値は性能指標、多様性、または限界貢献度に基づくことができる。
アンサンブル圧縮
蒸留や剪定技術を用いて予測能力を維持しながらアンサンブルのサイズを削減すること。この圧縮は本番環境でのデプロイと推論を容易にする。
前向き選択
最も有益なモデルを段階的にアンサンブルに追加する構成的剪定手法。このアプローチは追加される各モデルが全体の性能に積極的に貢献することを保証する。
後向き除去
完全なアンサンブルから始めて、反復的に最も有用でないモデルを除去する剪定戦略。この手法は各モデルがアンサンブル性能に与える影響を評価することを可能にする。
剪定基準
アンサンブル内の各モデルの有用性を評価するために使用される指標とルールの集合。これらの基準は通常、性能、多様性、複雑性の測定値を組み合わせる。
アンサンブル簡略化
予測能力を維持しながら、アンサンブルの構造的複雑さを削減するプロセス。この簡略化には、剪定、類似モデルの統合、パラメータの削減などが含まれる。