2024年版、GCP資格 PDE試験の「ニューラルネットワークモデルの学習速度を改善する方法」に関する練習問題を勉強していきましょう。平易な問題文 → 実践的な問題文 → 問題の解き方・解説 → 用語説明の順番で効率的に学べます。
なお、GCP資格のPDE練習問題を一気に勉強したい方は、下記リンクでまとめて学習できます。
「2024年版【GCP資格 PDE試験の練習問題】なんと5時間で学べる！」
GCP PDE問題文
「ニューラルネットワークモデルの学習に想定以上の時間がかかっています。学習速度を早めるために、どのようなアクションをとるべきでしょうか？」
難解な表現での再記述
（GCPのPDE試験問題のような難解な表現での出題文。内容は上記問題文と同じ）
「ニューラルネットワークモデルのトレーニングに予期せぬ時間が要しています。トレーニングプロセスの加速を図るために、データセットのサブサンプリング、モデルの構造変更、あるいは別の特徴量の追加といった選択肢から、最も適切なものを選択する必要があります。どの手順が最も効率的でしょうか？」
問題の解説
- モデルの学習速度を上げるには、トレーニングデータセットのサブサンプリングが効果的です。
- サブサンプリングにより、データセットのサイズが減少し、それに伴い学習に必要な時間も短縮されます。
- その他の選択肢は、モデルの複雑さを増すため、学習時間を短縮する目的には適していません。
解決手順の説明
- トレーニングデータセットからランダムなサブセットを生成します。
- このサブセットを使用してモデルのトレーニングを行い、全体のトレーニングデータセットを使用する場合と比較して学習時間を短縮します。
- 学習完了後、モデルの性能を元の全データセットで評価し、サブサンプリングの影響を検証します。
各用語の説明
- サブサンプリング: 大規模なデータセットから小規模なサンプルを取り出すこと。
- ニューラルネットワークモデル: 脳のニューロンのネットワークに触発された機械学習モデル。
- トレーニングデータセット: モデルが学習するために使用されるデータの集合。
IT起業家
▼AIを使った副業・起業アイデアを紹介♪
