最適化アルゴリズムが、ニューラルネットワークのトレーニングからヘルスケアや農業における実際のアプリケーションまで、AIやMLのパフォーマンスをどのように向上させるかをご覧ください。
最適化アルゴリズムは、機械学習(ML)やディープラーニングにおける学習プロセスを推進するエンジンである。その主な役割は、損失関数を最小化するために、ウェイトやバイアスなどのモデルの内部パラメータを繰り返し調整することである。これは、モデルの予測を最も正確にする、可能な限り最良のパラメータ・セットを見つけるための体系的な方法だと考えてほしい。このプロセスはモデルのトレーニングの基本であり、一般的なモデルを、物体検出や 画像セグメンテーションのような特定のタスクを解決できる特殊なツールに変換する。
その核となるのは、最適化アルゴリズムが「ロス・ランドスケープ」(各点がモデル・パラメータのセットを表し、点の高さがモデルの誤差に対応する高次元空間)をナビゲートすることである。目標は、このランドスケープで最も低い点、つまり「最小値」を見つけることである。アルゴリズムはランダムなパラメータの初期セットから始まり、各ステップ(またはエポック)で損失関数の勾配を計算する。この勾配は最も急な上り坂の方向を指すので、アルゴリズムは逆方向のステップを踏み、ランドスケープを下降させる。
このステップの大きさは、学習率と呼ばれる重要なハイパーパラメータによって制御される。うまく選択された学習率は、モデルが最小値をオーバーシュートしたり、行き詰まったりすることなく、効率的に学習することを保証する。勾配を計算しパラメータを更新するこの反復プロセスは、バックプロパゲーションとして知られており、検証データセット上でのモデルの性能が改善されなくなるまで続けられ、収束を示す。
最適化アルゴリズムはいくつか開発されており、それぞれ異なる特徴を持っている。ディープラーニングで最も広く使われているものには、以下のようなものがある:
オプティマイザーの選択は、トレーニングのスピードとモデルの最終的なパフォーマンスの両方に大きく影響します。Ultralyticsのエコシステムでは、ユーザーはトレーニングのセットアップ中にオプティマイザを簡単に設定することができます。
無数のAIアプリケーションの舞台裏では、最適化アルゴリズムが働いている。
最適化アルゴリズムを関連するMLの概念と区別することは重要だ:
Tuner
クラス のようなメソッドを使用して、このプロセスを自動化します。 進化的アルゴリズム.