実行

機械学習で良い予測をするためには、何度も試行錯誤を繰り返すことが大切です。料理人が味を見ながら味付けを調整するように、データサイエンティストも様々な方法を試して、モデルの性能を上げていきます。この試行錯誤のことを、私たちは「テスト」と呼びます。テストとは、作ったモデルがどのくらいうまく予測できるのかを確かめるための手順です。 まず、集めたデータを訓練用と検証用に分けます。訓練用データは、いわば料理の練習台のようなもので、モデルに学習させるために使います。検証用データは、完成した料理を味見する客のようなもので、モデルの性能を測るために取っておきます。 次に、適切なモデルを選び、訓練用データを使って学習させます。ちょうど、料理人が様々な調理法の中から最適なものを選ぶように、データサイエンティストも様々なモデルの中から目的に合ったものを選びます。学習が終わったら、取っておいた検証用データを使って、モデルの性能を評価します。これは、出来上がった料理を客に味見してもらい、感想を聞くことに似ています。 この一連の流れが、データの準備からモデルの選定、学習、そして評価まで、綿密に計画され、実行されるテストです。テストを繰り返すことで、モデルの弱点を見つけ、改善していくことができます。それぞれの試行錯誤は「実行」という単位で管理され、複数の実行結果を比べることで、どの変更が効果的だったのかを判断します。まるで、何度も試作を繰り返して、より美味しい料理を作り上げていくように、テストを繰り返すことで、より精度の高い、実用的な機械学習モデルを作り上げることができるのです。