AIのモデル選定戦略について/どのような戦略が必要か【動画#15】
<AIのモデル選定戦略>
1. AIのモデル選定の戦略について
AI開発では、時間・精度・コストの戦いである。
日本のエンジニアと海外のエンジニアでは、
構築からモデル作成までのスピード感が異なる。
➡︎AIのモデル選定の戦略があるかないか
<どのような戦略が必要か>
タスクごとで戦略が変わってくるが一般的に、
①精度の基準になるモデルを用意
②パラメータを増加させたモデルを用意
③最新のモデルを用意
【具体的説明】
①精度の基準になるモデルを用意
他と比較して半分くらいの精度のモデル
➡︎上回る場合:良いモデルとして選定する
➡︎下回る場合:良くないモデル
<時系列データを扱う場合>
・シンプルRNN
・DNN
<時系列+時系列ではないデータを扱う場合>
・順伝播型
<CNNの場合>
・AlexNet
・VGG
②パラメータを増加させたモデルを用意
CNN:階層が深い(ソースが深いモデル)
リカレント系:パラメーターが多いモデル
<時系列データを扱う場合>
・LSTM
・GRU
<CNNの場合>
・ResNet
・inception系
③最新のモデルを用意
<時系列データを扱う場合>
・ニューラル常微分方程式
・双方向モデル
<CNNの場合>
・capsnet
・EfficientNet
<今回の総まとめ>
AIの開発戦略(モデル選定戦略)を理解して、スピード感をもった開発ができるように取り組もう。
次回、ソートアルゴリズムとは/2分探索/バブルソートについて、簡単に整理する。
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