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» 2019年03月09日 05時00分 公開

AI・機械学習の用語辞典:モデル(model)とは?

用語「モデル」について説明。機械学習において、学習後の具体的な計算式/計算方法を指す。基本的に[入力]→[モデル]→[出力]という関係性がある。

[一色政彦,デジタルアドバンテージ]
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連載目次

用語解説

 モデル(model)とは、一般的に模型や模範を意味し、特に数学では対象となる事象の本質や仕組みを簡潔に表現する数式/理論(=数理モデル)を意味するが、機械学習においては、学習後の具体的な計算式/計算方法を指す。「学習済みモデル(Learned model、学習モデル)」「トレーニング済みモデル(Trained model、訓練済みモデル)」とも呼ばれる。

 例えば「線形回帰」であれば、学習前の、

のようなパラメーター(ab)が決まっていない抽象的な式(=アルゴリズム)ではなく、学習後の、

のようなパラメーターが決まった具体的な式のことを指す(図1)。

図1 モデルのイメージ 図1 モデルのイメージ

 この具体的な計算式/計算方法は、基本的に「入力や出力との関係性」を表現しており、つまり[入力]→[モデル]→[出力]という関係になる(図2)。

図2 モデルにおける、入力や出力との関係性 図2 モデルにおける、入力や出力との関係性

 ちなみに、機械学習のモデルを作成(=学習)する手順/方法は「手法」と呼ばれる。

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