AI用語集
人工知能の完全辞典
236
カテゴリ
3,245
サブカテゴリ
39,334
用語
用語
ハイパーパラメータ
モデルの外部パラメータで、学習前に値を設定する必要があり、アルゴリズムの学習能力と最終的な性能に直接影響を与えるもの。
用語
未学習（アンダーフィッティング）
モデルがデータの基礎構造を捉えるには単純すぎる状況で、学習データセットとテストデータセットの両方で性能が悪くなる結果をもたらす。
用語
グリッドサーチ
事前に定義されたグリッド内のすべての可能なハイパーパラメータの組み合わせを網羅的に探索し、最適な構成を特定する体系的な最適化手法。
用語
ランダムサーチ
探索空間内からハイパーパラメータの組み合わせをランダムにサンプリングする最適化アプローチで、高次元空間ではグリッドサーチよりも効率的なことが多い。
用語
ベイズ最適化
確率モデルを使用して探索と活用のバランスを取りながら最適なハイパーパラメータの探索を導く逐次最適化手法。
用語
検証スコア
検証セットにおけるモデルの性能を評価する定量的指標で、ハイパーパラメータの選択と調整のための客観的基準として機能する。
用語
アンサンブル学習
複数の基本モデルを組み合わせて、それらの個々の予測を集約することで全体的な予測性能を向上させるパラダイム。
用語
ブースティング
各モデルが前のモデルの誤りから学習し、弱学習器の適応的重み付けによって強力な複合モデルを作成する逐次的なアンサンブル手法。
用語
評価指標
特定の基準（精度、再現率、F1スコア、AUC-ROC、MSE、MAEなど）に基づいてモデルの性能を測定する定量的な指標。
用語
エルボー法
性能曲線上の変曲点で、限界的な改善が無視できるほど小さくなる点。多くの場合、ハイパーパラメータの最適値を示す。
🔍