機械学習におけるランダムナンバー

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疑似乱数、シード、再現性についてのすべて

機械学習は統計に基づいており、ランダムな数値はデータ処理やモデルトレーニングの多くのステップの性能に重要です。現代の機械学習フレームワークは、ランダム性を実装する抽象化と関数を提供していますが、データサイエンティストや機械学習エンジニアとしては、ランダム数値生成の詳細はしばしば不明瞭です。

この記事では、機械学習におけるランダム数値について詳しく説明します。以下の内容について読みます：

• 機械学習でのランダム数値の使用例3つ
• (疑似）ランダム数値の生成
• シードによるランダム数値の修正
• scikit-learn、tensorflow、pytorchの再現性のための必要なコード行

本記事の最後までお読みいただくと、機械学習パイプラインでランダム数値を使用した場合に何が起こるかを理解し、機械学習アルゴリズムの再現性を確保するための必要なコード行を学ぶことができます。

機械学習におけるランダム数値の使用例3つ

ランダム数値の重要性を示すために、機械学習パイプラインで関連する3つの例について説明します。

• 単変量離散分布：分かりやすい説明
• 「LLMとGUIの協力：チャットボットを超えて」
• 「再トレーニングの必要なしでモデルのメモリを再形成する」

1. データセットのトレーニング/テスト分割の作成
2. ニューラルネットワークの重み初期化
3. トレーニング中のミニバッチの選択

トレーニング/テスト分割データセットをトレーニングデータとテストデータに分割することは、機械学習アルゴリズムの性能評価における最も重要なステップの一つです。トレーニング中に使用しなかったデータに対してもうまく汎化するモデルを作成したいと考えています。そのためには、データサンプルのコレクションを少なくとも2つの互いに素なセットに分割します。

トレーニングデータはアルゴリズムのトレーニングに使用され、モデルパラメータを反復的に修正します。テストデータは、トレーニング済みモデルをテストデータに適用し、適切なメトリックを報告することでアルゴリズムを検証するために使用されます。

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