「Art and Science of Machine Learning」へようこそ。このコースでは、機械学習モデルの詳細な調整や最適化によって最高のパフォーマンスを実現するために必要な、機械学習の知識、適切な判断、テストの基本的なスキルについて説明します。正則化の手法を使用してモデルを一般化する方法と、ハイパーパラメータの影響について学習します(モデルのパフォーマンスに対するバッチサイズや学習率の影響など)。一般的なモデル最適化アルゴリズムをいくつか説明し、TensorFlow コードで最適化メソッドを指定する方法を示します。
このモジュールでは、パラメータとハイパーパラメータを区別する方法を学習します。その後、従来のグリッド検索のアプローチについて確認し、よりスマートなアルゴリズムを使用することでグリッド検索の枠を超えて考える方法を学習します。最後に、Cloud ML Engine によってハイパーパラメータ調整の自動化が便利になる仕組みを学習します。