ハイパーパラメータチューニングとは？機械学習に欠かせないとされる理由や手法、種類について徹底解説！
INDEX
- ハイパーパラメーターチューニングとは
- そもそもハイパーパラメーターとは？
- 教師あり学習で行われる
- ハイパーパラメーターチューニングが持つ役割
- モデルが持つ性能を高める
- 過学習を防ぐ
- ハイパーパラメーターチューニングが機械学習に欠かせない理由
- ハイパーパラメーターチューニングの手法の種類
- グリッドサーチ
- ランダムサーチ
- 遺伝的アルゴリズム
- ベイズ最適化
- ハイパーパラメーターチューニングを自動化で行うメリット
- 効率的に行える
- 汎化性能を高めやすくなる
- ハイパーパラメーターチューニングの効果を高めるポイント
- 目的関数の調整を行う
- パラメーターの範囲を決める
- 計算コストの管理を行う
- まとめ
- さらに、今注目を集める生成AIリスキリングの第一歩を。生成AIパスポートとは？
皆さんはハイパーパラメーターチューニングをご存じですか？ハイパーパラメーターチューニングは年々注目度が高まる機械学習を行う上で欠かせないものです。いったいどんな意味を持つものなのか、気になる方も多いのではないでしょうか。
今回はハイパーパラメーターチューニングに着目し、なぜ機械学習に必要なのか、その理由ややり方、種類などを解説していきます。
ハイパーパラメーターチューニングとは
ここからはハイパーパラメーターチューニングとは何か、ハイパーパラメーターチューニングの基本的な情報についてまとめていきます。
そもそもハイパーパラメーターとは？
ハイパーパラメーターチューニングを知る前に、まずはハイパーパラメーターを知る必要があります。ハイパーパラメーターは、機械学習を行う中で機械学習のモデルが持つ性能を高めるための重みを学習前に決めることを指します。
ハイパーパラメーターが必要な理由として、様々なアルゴリズムの動きをコントロールする必要があるためです。ハイパーパラメーターがなければアルゴリズムのコントロールが難しくなることを考えると、ハイパーパラメーターは必要な存在であり、そのハイパーパラメーターを常に調整していくハイパーパラメーターチューニングは欠かせないと言えるでしょう。
教師あり学習で行われる
ハイパーパラメーターチューニングはどんな機械学習にも行っていくものではありません。実は教師あり学習を対象にして行われるもので、教師なし学習や強化学習ではあまり行われません。
特に回帰や分類のようなものではハイパーパラメーターの存在が大きく、複雑な環境から1つの方向性を示すには説明変数を多元化させて対応する必要があります。ハイパーパラメーターチューニングは多元化した説明変数を活用する中で欠かせないものと言えるでしょう。
ハイパーパラメーターチューニングが持つ役割
ここからはハイパーパラメーターチューニングが持つ役割について解説していきます。
モデルが持つ性能を高める
先ほどもご紹介した通り、ハイパーパラメーターにはアルゴリズムの動きをコントロールし、モデルの最適化を図る意味合いがあります。このパラメーターの調整を行っていき、最適化を目指すことで正確性などの最適化を図り、性能を高めることにつながっていきます。
一方、ハイパーパラメーターは1つではなく、いくつものパラメーターが絡み合っているため、少し動かせばどうにかなるというものではありません。様々な手法を用いて最適化を目指し、モデルが持つポテンシャルを最大限に発揮させることができます。
過学習を防ぐ
ハイパーパラメーターチューニングには過学習を防ぐ狙いがあります。過学習が起きてしまうと、いわゆる学習データに過剰な反応を示しやすく、学習データではない、誰も知らないデータへの対応がしにくくなります。
未来のデータを推察する能力が低く、これまで学習してきた精度が高いというのは、あまりいいことではありません。そこで出番なのがハイパーパラメーターチューニングです。「正則化」とも呼ばれ、汎用性のあるものを作っていくには大切なものと言えます。
ハイパーパラメーターチューニングが機械学習に欠かせない理由
ハイパーパラメーターチューニングが機械学習において欠かせない理由には、教師データの量が膨大になるケースが挙げられます。教師データが多くなると、勝手にパラメーターの調整が行われるようになっていますが、一定のデータになるとその調整が行われなくなります。
モデルが調整してくれる分には何の問題もありませんが、自分で調整せざるを得ない場合も出てくるので、そんな時にハイパーパラメーターチューニングの出番となるのです。調整の仕方は後程ご紹介しますが、決めていくプロセスとしてはモデルの精度をチェックしながら微調整を繰り返していくような形となります。
パラメーターの存在は機械学習においては欠かせないものであり、これなしには精度の高い結果はもたらされません。そのため、ハイパーパラメーターチューニングを行う際には、「検証データ」と呼ばれるパラメーターをチェックするためのデータを用いて対応します。
この検証データを何度も活用していくことで、性能のいいものを作り出していくことができます。
ハイパーパラメーターチューニングの手法の種類
ここからはハイパーパラメーターチューニングの手法についてご紹介していきます。
グリッドサーチ
グリッドサーチの手法は、最初にハイパーパラメーターの数値の範囲を決めるところから始めます。範囲を決めたら数値の範囲の中で総当たり状態で検証を行っていきます。例えば、10個の数字があれば10の2乗で100の組み合わせにおいて検証していく形です。
これだけ多くの検証を行えば、それだけよりよいものを見つけやすくなります。できる限り網羅させたい時にグリッドサーチはおすすめです。しかしながら、総当たり状態で計算が行われ、検証が進められることから学習に時間がかかりやすいのが難点と言えます。
ランダムサーチ
ランダムサーチの場合は、指定された範囲の中で組み合わせを行っていくという手法です。10個の数字があったとしても、その10個の中からランダムで取り出し、検証を行っていくため、効率的な検証が行えるようになるのが特徴です。
一方、ランダムである分、検証したものの中に最適な組み合わせが存在するかを確実に判別するのは難しいと言われています。計算はしやすくなるものの、ベストなのかそうでないかの判断をするのは大変です。
遺伝的アルゴリズム
遺伝的アルゴリズムは、生物が進化をしていく過程で起きる現象をプログラム上で再現した手法です。ハイパーパラメーターの数値の組み合わせを遺伝的アルゴリズムの中で表現することで、適したものをピックアップしていき、最適化を目指します。
対応できないものは淘汰されていくという弱肉強食な社会を生き抜いた生物の進化のプロセスにあやかったやり方であり、よりベストな答えにたどり着くことが言えるでしょう。
ベイズ最適化
ベイズ最適化は、少ない回数で最適化を目指せる手法です。ガウス過程回帰などを活用し、目的関数の不確実性を推定していくほか、不確実性が高そうなところから評価を行うというものです。
できる限り過学習を避けたい時にもおすすめで、チューニングに適した手法としても知られています。
ハイパーパラメーターチューニングを自動化で行うメリット
ハイパーパラメーターチューニングは手動と自動いずれかで行います。その中でも自動化の方が便利とされています。ここからはハイパーパラメーターチューニングを自動化で行うメリットについてご紹介していきます。
効率的に行える
ハイパーパラメーターチューニングを自動化で行う場合、探索などに用いるアルゴリズムは効率的に行えるものが多く、手動で行うよりも素早く最適化を図ることができます。最適化を目指すのはそれなりに大変ですが、自動化ができれば、時間を大幅に削減することが可能です。
他の作業も行っている人からすれば、できる限りチューニングの作業に時間をかけたくない中で、自動化によるチューニングは願ったり叶ったりと言えます。
汎化性能を高めやすくなる
ハイパーパラメーターチューニングにおいて避けたいのは過学習であり、過学習によって性能を落とすことは誰しも避けようとします。汎化性能を高めるためにも効率よくチューニングを行うことが大事な中、自動化を行えば最適化まで素早く行いつつ、汎化性能を高められます。
ハイパーパラメーターチューニングの効果を高めるポイント
ハイパーパラメーターチューニングをいかに効果的に行っていくかがとても大切です。ここからはハイパーパラメーターチューニングの効果を高めるポイントについてご紹介していきます。
目的関数の調整を行う
ハイパーパラメーターチューニングを行うにあたり、目的関数の調整を行う中でベストを見出していくことが求められます。目的関数を小さくしたり、大きくしたりするようなパラメーターがあるため、適したものを見つける必要があるのです。
パラメーターの範囲を決める
ハイパーパラメーターチューニングでは、パラメーターの範囲をある程度決めておくことも大切です。一定の範囲でうまく設定することにより、チューニングの精度を高めることができるようになります。
範囲があまりにも広いとその分コストがかかり、コストを考慮して狭めると狭めたところにはベストの数値が存在しない可能性もあります。このあたりの調整を行うことがチューニングにおいて欠かせません。
計算コストの管理を行う
ハイパーパラメーターチューニングを行う際には、一定の計算コストがかかり、リソースをある程度割いていく必要が出てきます。リソースを有効的に活用するには、様々な手を使ってリソースの無駄遣いを避けることが必要です。
その中でもクラウドサービスの活用により、リソースを一定にすることができるなど、多くの計算を必要とする中でうまく管理することが可能です。
まとめ
ハイパーパラメーターチューニングは機械学習においては欠かせないものです。特にAIはリリースした時点で完成するわけではなく、何度も微調整を繰り返す中で仕上がっていくものだからこそ、チューニングの段階に入ってからある種本番を迎えるような状態です。
ですので、ハイパーパラメーターチューニングを行う段階からがAIの出来を左右することになるとも言えるので、重要な作業と言えます。そして、計算コストなどをうまく考慮しながら、ベストな選択ができるようにしていきましょう。
さらに、今注目を集める生成AIリスキリングの第一歩を。生成AIパスポートとは？
生成AIパスポートは、一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）が提供する、AI初心者のために誕生した、生成AIリスクを予防する資格試験です。AIを活用したコンテンツ生成の具体的な方法や事例に加え、企業のコンプライアンスに関わる個人情報保護、著作権侵害、商用利用可否といった注意点などを学ぶことができます。
⽣成AIの台頭により、AIはエンジニアやデータサイエンティストといった技術職の方々だけではなく誰もがAIを使えるようになりました。今、私たちがインターネットを当たり前に活用していることと同様に、誰もが生成AIを当たり前に活用する未来が訪れるでしょう。
そのような社会では、採用や取引の場面で、生成AIを安全に活用できる企業・人材であることが選ばれる前提条件になり「生成AIレベルの証明」が求められることが予測できます。生成AIパスポート試験に合格すると、合格証書が発行されるため、自身が生成AIを安全に活用するためのリテラシーを有する人材であることを、客観的な評価として可視化することが可能です。
ぜひあなたも生成AIレベルを証明し「生成AI人材」に仲間入りしましょう！
