Neural ArchitectureSearch(NAS)

Neural Architecture Search(NAS)は、従来のネットワークとは違い、パラメータ最適化の前段階でニューラルネットワークの構造自体を最適化する手法です。
パラメータ最適化のみであればベイズ最適化やGridSearch等で実現されていましたが、その前段階で構造を最適化するのがNASの特徴です。

👉より体系的に学びたい方は「人工知能基礎」（東京大学松尾豊先生監修）へ

クイズ

設計したネットワークのパラメータを最適化する通常のニューラルネットワークとは違い，ネットワーク構造自体の最適化も行う手法として，最も適切な選択肢を一つ選べ．

DQN（Deep Q Network）
Deep Blue
WaveNet
NAS ( Neural Architecture Search )

正解を見る

解説を見る
ニューラルネットワークの構造の最適化を行う手法はNAS ( Neural Architecture Search )です．DQNは深層強化学習のモデル，Deep Blueはチェスコンピュータ，WaveNetは音声認識・合成モデルです．
👉G検定の受験対策は約1,000問収録の「G検定実践トレーニング」へ

人工知能基礎講座を提供中

人工知能の第一人者である東京大学の松尾豊教授が監修した人工知能基礎講座を受講してみませんか？人工知能の歴史から自然言語処理、機械学習、深層学習といった最先端のトピックやAIに関わる法律問題まで網羅しているので全てのビジネスパーソン・AIの初学者におすすめです。

サンプル動画

人工知能基礎講座はこちら↓

AI初学者・ビジネスパーソン向けのG検定対策講座

G検定受験前にトレーニングしたい方向けの問題集「G検定実践トレーニング」も提供中です。

zero to oneの「E資格」向け認定プログラム

日本ディープラーニング協会の実施するE資格の受験ならzero to oneの「E資格」向け認定プログラム (税込165,000円) をおすすめします。当講座は、東京大学大学院工学系研究科の松尾豊教授と東北大学大学院情報科学研究科の岡谷貴之教授が監修する実践的なプログラムとなっています。厚生労働省の教育訓練給付制度対象のE資格認定プログラムの中では最安値※となり、実質負担額49,500円～(支給割合70%の場合)で受講可能です。※2023年弊社調べ

G検定（AI・機械学習）用語集トップ

＜体験型＞学習ブログ

Neural ArchitectureSearch(NAS)