この記事は、わたしのYouTubeチャンネルにある公開動画を転記しております。
( どこかのタイミングで、プログラミング-Google Apps Script or iPaaS-Zapier をつかって自動転記させる予定です )
転記のための時間コストを少なくしたいので、文字装飾( Markdown記法 )を極力つかわずに書いております。
こちらが動画内容です👇
📅撮影日 = 2023-10-24(火)
ひょんなことから生成AIパスポート試験を受けることになったので、手抜きしながら、学んだことの定着(記憶の定着)をねらっていきます。
・生成AIパスポートとは？
https://bit.ly/WhatIs-GenerateAIPassport
やり方はこんな感じです。
・初回のインプット( 座学、教材学習、ChatGPT PlusやGoogle Bardへ質問する )
・アウトプット( 学んだことを声に出す → YouTube動画化 )
・2回目以降のインプット( 自分でつくった動画をながら聴きする )
└朝起きてすぐ( YouTube + Chromecast )
└ジョギング中( YouTube + スマホ )
などのやり方で繰り返しながら学習します。
技能を上げるには繰り返しが大切です。
初回のインプットではとにかく集中して、2回目以降のインプットでは繰り返し学習のためにとにかく手抜きします。
動画編集をしている時に、繰り返し学習ができる点も、楽ちんだなと感じています。
⏳開始時間
00:00 イントロ
00:24 本編開始
00:51 「生成AIパスポート公式テキスト」( Kindle版 )から https://bit.ly/GenAIPass-Text
└ 機械学習における、過学習( オーバーフィッティング )とは？
01:14 まずは、過学習( オーバーフィッティング )について簡単に説明して。
└ 過学習はモデルが訓練データに過度に適合してしまい、新しいデータに対する予測性能が落ちてしまう問題です。
└ 過学習を考えるとき、よく使われる例が医学の研究です。
02:07 過学習( オーバーフィッティング )を避けるための、正則化、ドロップアウトについて詳しくおしえて。
└ 02:19 正則化( Regularization )は、AIが同じような問題ばかりに固執しないように、ちょっと厳しく指導する方法だよ。
└ これにより、モデルは訓練データに対しては少し性能が落ちるかもしれませんが、未知のデータに対する性能が向上します。
└ 04:03 ドロップアウト( Dropout )は、AIがチームで問題を解くときに、いくつかのチームメンバー( AIの特定の部分 )をランダムに休ませる方法だよ。
└ そうすることで、休んでいない残ったメンバーがもっとしっかりと働くようになるんだ。
└ 04:48 正則化とドロップアウトの違いは、正則化は数学的なペナルティを使い、ドロップアウトはランダムにいくつかのニューロン( ノード )を「無効化」します。
05:14 ではそれを、受験勉強でたとえて
└ 正則化は、受験勉強でいうと「過去問だけ」に固執しないようにする方法です。
└ ドロップアウトは、得意部分を一時的に放置して、他の教科の得点を上げる戦略です。
└ そしてこれを、特定の1教科だけでなく( 例：数学だけではなく )、次は英語を、次は社会を放置する期間をつくる、というように、ランダムにおこなっていきます。
└ 正則化とドロップアウトの違いは、正則化は「偏りを感じたら修正する」のに対し、ドロップアウトは「偏りを予防するために定期的に変化をつける」という感じです。
07:35 最後に、過学習( オーバーフィッティング )を避けるための、正則化、ドロップアウトがつかわれている実際の事例を1つ教えて。
└ 金融予測( 例：株価予測 )の事例を紹介します。
└ 正則化: 株価予測モデルで正則化を用いることで、過去のデータに過度に適合することなく、未来の株価の動きをより正確に予測できます。
└ ドロップアウト: ニューラルネットワークにドロップアウトを適用することで、モデルが過学習を防ぎ、さまざまな市場状況に対応できるようになります。
└ これらの手法は、特に高頻度取引や短期間での株価予測など、データに含まれるノイズが非常に多い状況で有用です。
└ 正則化とドロップアウトでは手法が異なりますが、両方とも、結果の「偏りを防ぐ」ことが目的です。
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