ハイパーパラメータ（Hyperparameter）

ハイパーパラメータ（Hyperparameter）とは、機械学習モデルやディープラーニングモデルの学習プロセスを制御するために事前に設定する外部パラメータのことです。 モデルの性能や収束の速さ、汎化能力に大きく影響を与えるため、AI開発において非常に重要な調整項目です。 モデルパラメータ（例：重みやバイアス）は学習によって自動的に最適化されるのに対し、ハイパーパラメータはあらかじめ人間が設定する必要がある点が大きな違いです。 代表的なハイパーパラメータの例： • 学習率（learning rate）：パラメータの更新幅を決める値 • エポック数（epochs）：学習データ全体を何回繰り返して学習するか • バッチサイズ（batch size）：一度に学習に使うデータの件数 • 隠れ層の数・ノード数（ネットワーク構造） • ドロップアウト率（dropout rate）：過学習を防ぐための無効化割合 • 正則化係数（L1/L2など）：モデルの複雑さを抑制するための項目 • 勾配最適化アルゴリズム（例：Adam、SGDなど） 適切なハイパーパラメータの設定は、モデルの性能向上に不可欠であり、 ハイパーパラメータチューニング（調整作業）はAI開発における重要な工程の一つとされています。 チューニングの方法には、以下のようなアプローチがあります： • グリッドサーチ：あらかじめ設定した範囲で全組み合わせを試す方法 • ランダムサーチ：ランダムにパラメータをサンプリングして探索 • ベイズ最適化：少ない試行で効率的に最適値を探す手法 • 自動機械学習（AutoML）：アルゴリズムが自動で最適化を行う仕組み ハイパーパラメータは、AIモデルの「学習のルールや環境」を決める設計図ともいえ、 同じアルゴリズムを使っても、設定次第で結果が大きく変わるため、精度向上に直結するカギとなります。