ハイパーパラメーター

ハイパーパラメーターとは、機械学習のモデルがどのように学習するかを決定する設定のことを指します。

たとえば料理のレシピを作るとします。入力となる食材（材料）がパラメーターです。それをどれだけ使うか、どれだけの時間をかけて料理するかなどを決めるのがハイパーパラメーターです。これらの設定は料理の出来上がりに大きく影響します。

同様に画像ラベリングを例にとると、入力は学習用の画像であり、それをどのくらい学習するかがハイパーパラメーターとなります。

しかし、これらのハイパーパラメーターは、モデル自体が学習できるものではなく、人間が事前に設定する必要があります。そのため、最適なハイパーパラメーターを見つけることは機械学習の一大課題となっています。

AutoMLの一分野として「学習モデルとパイパーパラメーターを学習する人工知能」なるものも活発に開発されています。