AIのモデル選定戦略について/どのような戦略が必要か【動画#15】

<AIのモデル選定戦略>

1. AIのモデル選定の戦略について

AI開発では、時間・精度・コストの戦いである。
日本のエンジニアと海外のエンジニアでは、
構築からモデル作成までのスピード感が異なる。

➡︎AIのモデル選定の戦略があるかないか

＜どのような戦略が必要か＞

タスクごとで戦略が変わってくるが一般的に、

①精度の基準になるモデルを用意

②パラメータを増加させたモデルを用意

③最新のモデルを用意

【具体的説明】

①精度の基準になるモデルを用意

他と比較して半分くらいの精度のモデル
　➡︎上回る場合：良いモデルとして選定する
　➡︎下回る場合：良くないモデル

＜時系列データを扱う場合＞
・シンプルRNN
・DNN

＜時系列＋時系列ではないデータを扱う場合＞
・順伝播型

＜CNNの場合＞
・AlexNet
・VGG

②パラメータを増加させたモデルを用意

CNN：階層が深い（ソースが深いモデル）
リカレント系：パラメーターが多いモデル

＜時系列データを扱う場合＞
・LSTM
・GRU

＜CNNの場合＞
・ResNet
・inception系

③最新のモデルを用意

＜時系列データを扱う場合＞
・ニューラル常微分方程式
・双方向モデル

＜CNNの場合＞
・capsnet
・EfficientNet

<今回の総まとめ>
AIの開発戦略（モデル選定戦略）を理解して、スピード感をもった開発ができるように取り組もう。

次回、ソートアルゴリズムとは/２分探索/バブルソートについて、簡単に整理する。