モデル・アンサンブル

モデル・アンサンブルとは機械学習（ML）の手法の一つで、2つ以上の個別モデルからの予測を組み合わせて、最終的に単一の、多くの場合より優れた予測を行うものである。中核となる原理は、「群衆の知恵」という考えに基づいている。複数の多様なモデルの「意見」を集約することで、アンサンブルは単一のモデルの個々のエラーやバイアスを補正し、より高い精度、ロバスト性の向上、オーバーフィッティングのリスクの低減につながる。このアプローチは高性能MLの基礎であり、データサイエンスのコンテストで優勝するために頻繁に使用されている。

モデル・アンサンブルの仕組み

モデルアンサンブルの有効性は、その構成モデルの多様性にかかっている。すべてのモデルが同じ間違いを犯すのであれば、それらを組み合わせても何のメリットもない。そのため、モデルを訓練データの異なるサブセットで訓練したり、異なるアルゴリズムを使用したり、異なるパラメータでモデルを初期化したりすることで、多様性が促進される。

アンサンブルを作り、組み合わせるための一般的なテクニックには、以下のようなものがある：

• バギング（Bagging：Bootstrap Aggregating）：トレーニング・データの異なるランダム・サブセットに対して、同じモデルの複数のインスタンスをトレーニングする。最終的な予測は通常、すべてのモデル予測の平均または多数決となる。ランダムフォレストは、バギング・ベースのアンサンブルの典型的な例です。
• ブースティング：モデルは順次学習され、それぞれの新しいモデルは前のモデルが犯したエラーを修正することに集中する。その結果、強力で精度の高い複合モデルが得られる。一般的なブースティング・アルゴリズムには、AdaBoostや勾配ブースティングがあり、XGBoostや LightGBMなどの実装がある。
• スタッキング：この手法では、複数の異なるモデル（例えば、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、決定木）をトレーニングし、メタラーナーと呼ばれる別のモデルを使用して、それらの予測値を組み合わせ、最終的な出力を生成する。

関連概念

モデルアンサンブルを関連する用語と区別することは有用である：

• アンサンブル手法：これは、機械学習で使用される技術（バギングやブースティングなど）の、より広範な理論的カテゴリーである。モデル・アンサンブル」とは、アンサンブル手法を適用して作成される具体的な成果物（学習済みモデルの特定のコレクション）のことである。
• 専門家の混合（MoE）：すべてのモデルの出力を組み合わせる一般的なアンサンブルとは異なり、MoEはゲーティングネットワークを使用して、与えられた入力に最も適した「エキスパート」モデルを動的に選択する。MoEは1人の専門家を選びますが、アンサンブルはすべての専門家に相談します。

実世界での応用

モデルアンサンブルは、最先端の性能を達成するために、様々な領域で広く使用されている。

1. コンピュータ・ビジョンにおける物体検出： 自律走行車のようなセーフティクリティカルなシステムや、セキュリティ監視のような価値の高いタスクでは、アンサンブルによって信頼性を向上させることができる。例えば、アンサンブルは、YOLOv8や YOLOv10のようなUltralytics YOLOの異なるバージョンや、異なるデータ増強ストラテジーでトレーニングされたモデルのような、異なる物体検出モデルを組み合わせることができます。YOLOv5モデル・アンサンブル・ガイドでは、これが検出精度を向上させる方法を示しています。Test-Time Augmentation (TTA)のようなテクニックも、複数のオーグメンテーションされたバージョンの画像の予測値を平均化するため、アンサンブルの一形態と考えることができます。
2. 医療診断：アンサンブルは、X線、MRI、病理スライドから病気を診断するようなタスクのための医療画像解析において極めて重要である。あるCNNは特定の異常の検出に優れているかもしれないが、別のCNNは別の異常の検出に優れているかもしれない。それらの予測をアンサンブルすることで、診断ツールはより高い精度と信頼性を達成することができ、これは腫瘍検出のようなアプリケーションにとって重要である。

アンサンブルは強力である一方で、モデルのトレーニングとデプロイの両方において複雑さと計算の必要性が増す。複数のモデルを管理するためには、より多くのリソース、慎重なエンジニアリング、そして強固なMLOpsの実践が必要となります。しかし、重要なアプリケーションでは、大幅なパフォーマンス向上がこれらのコストを正当化することがよくあります。Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、PyTorchや TensorFlowのようなフレームワークを使用して構築された複数のモデルの管理を簡素化することができます。