パラメータかハイパーパラメータか？

直前の動画では、Machine Learning におけるハイパーパラメータと、そのチューニングの重要性について学びました。最適化の自動化は鍵ですが、ハイパーパラメータとモデルパラメータはモデル開発で果たす役割が異なるため、区別が重要です。ハイパーパラメータは学習前に設定し、モデルパラメータは学習中に獲得されます。最適なハイパーパラメータの探索方法は、モデルパラメータの求め方とは異なるため、この違いを意識する必要があります。

この演習では、ML システムでよく使われるハイパーパラメータの例を見分ける力を確認します。