このコースへようこそ ここでは機械学習のプロジェクトを どう構成すべきかを学びます
機械学習の戦略についてです
このコースでは機械学習システムを
かなり早く、効率的に動作させる方法を学びます
機械学習の戦略とは 何でしょうか
考えたくなる例から始めましょう
猫の識別機を 作っているとしましょう
しばらく作業して
システムの正解率が 90%まで到達しましたが
使うアプリケーションには 十分ではありません
システムを改善する色々な方法を 思いつくでしょう
例えば もっとデータを集めて 学習データを増やすこと
または
トレーニングセットに 十分な多様性がないと考え
多様な姿勢を取った猫の画像や
多様な負例のデータを集めることや
勾配降下法を使って より長くアルゴリズムに学習させることや
Adam 最適化アルゴリズムなどの
異なる最適化アルゴリズムを使うことや
大小の異なるネットワークや
ドロップアウトや L2 正規化や
活性化関数や
隠れ層のユニットの数を変更するなどの
ネットワーク構造の変更など 様々な方法で
深層学習のシステムの改善を 試みることができます
多くの考えや方法を 試すことが可能ですが
問題なのは
上手く選べなかった時には 全力である方向に６ヵ月間取り組んだのに
よい結果を出せずに６ヵ月間経ってから 気が付く可能性すらあります
例えば 私が見たのは 文字通り６ヵ月間データを集め続けて
６ヵ月経ってから
ほとんどシステムの性能を 向上できないと分かったチームがあったのです
６ヵ月を問題解決に 無駄に過ごせないとして
先ほどの方法全ての どの方法が良いか
これ以外の方法も含めて どの方法を追求するか捨てるかが
効率的に素早く⏎分かるとしたら良いですよね
このコースでは 多くの戦略を教えたいと思います
機械学習の問題を分析して
最も試して成功しそうな方向に 進める方法です
またこのコースでは
非常に多くの
深層学習システムを作り商品化した経験から学んだ 数多くの教訓を共有します
これらの資料は このコースにしか無い独特なものです
例えば 大学の深層学習のコースでは
これらの多くの方法を 教えているのを見たことがありません
深層学習の時代には 機械学習の戦略が
変わってきています
その理由は深層学習のアルゴリズムで 可能なことは
古い世代の機械学習のアルゴリズムで 可能なことと違うからです
これらの方法で 深層学習システムをうまく動作させることを
より効率的に行えるようになる手助けを したいと思います