ランダムサーチ

機械学習は、データから自動的に学習し、予測や分類などのタスクを遂行する能力を持つ、人工知能の一分野です。 機械学習の中核には、データのパターンを捉え、未知のデータに対しても予測を行うための「モデル」が存在します。 このモデルの性能は、学習過程で設定される様々なパラメータ、すなわち「ハイパーパラメータ」によって大きく左右されます。 ハイパーパラメータは、モデルの構造や学習方法を制御する重要な要素であり、適切な値を設定することで、モデルの精度を最大限に引き出すことができます。 しかし、ハイパーパラメータの組み合わせは膨大な数に及ぶ可能性があり、最適な組み合わせを見つけることは容易ではありません。 そのため、効率的なハイパーパラメータ探索手法を用いることが、高精度な機械学習モデルを構築する上で極めて重要となります。