機械学習コンサルタントのメモ
色々な相談に乗った時にメモしておく場所
シンプル
モデルはなるべく小さくしたい
モデルが大きいと実験時間がかかり、単位時間でできる実験の回数が減る
モデルが大きいとまともな学習結果になるために必要なデータ量が増える
実務投入されてからの運用コスト
ブラックボックスが大きいと予期せぬものが出てくる不安
ニューラルネットの中間層のサイズなど、各種のハイパーパラメータはどうやって決めるのか
実験を繰り返して決める
特にDeep Learningによる画像処理では、公開されているデータセットがあり、それに対して色々な手法を大勢の人が試し、どの程度の精度になったかの情報が蓄積されている。
たとえば MNIST ではニューラルネットでないKNNなども含めて精度の一覧が掲載されている。
一方、実務ではデータセットは一般公開されていない(自分たちだけが持っている)ケースがほとんど
状況設定に違いがある
パブリケーションバイアス
機械学習コンサルタントのメモ
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