【AIF-C01】モデル学習・トレーニング関連サービスまとめ（勉強ログ#6）

※本記事はAIF-C01の資格試験対策用に私が勉強した内容を備忘録として残したものです。想定問題を解いていて重要だ、ここは忘れそうだと感じた部分をまとめています。網羅的な解説記事ではありませんのでご容赦ください。

はじめに

さて今回は、AIF-C01（AWS Certified AI Practitioner）の資格試験対策として、モデル学習・トレーニング関連サービスについてまとめたいと思います。

資格試験に受かることだけを目標に、ポイントだけ抑えた記事となっていますので、気になった個所はより深く調べてみてくださいね。

それでは見ていきましょ～。

オススメ試験対策

モデル学習・トレーニング

エポック（epoch）

エポックは、訓練データ全体を一度モデルに入力して学習する回数を示す単位です。

複数のエポックを繰り返すことで、モデルはデータからより多くのパターンを学習し、精度が向上します。

ただし、エポック数が多すぎると過学習のリスクが高まるため注意が必要です。

バッチサイズ

バッチサイズとは、機械学習やディープラーニングのトレーニング中に、一度にネットワークへ入力するサンプルの容量を指します。

大規模なデータセット全体を一度に扱うと計算資源の負担が大きくなるため、データを小さなグループ（バッチ）に分けて処理することで、メモリ使用量の効率化や、より頻繁なパラメータ更新が可能になり、学習の安定性と収束速度のバランスが向上します。

バッチサイズが大きすぎると学習が安定する反面、局所最適解に陥りやすくなる一方、小さすぎるとノイズが多く、学習が不安定になる場合があります。

クロスバリデーション

クロスバリデーションは、機械学習モデルの性能を評価し、汎用性（未知のデータに対する適応力）を確かめるための手法です。

一般的には、データセットを複数の等しいサブセット（フォールド）に分割し、各フォールドを交互に検証用データとして使用し、残りをトレーニングに利用します。

これにより、モデルの過学習を防止し、安定した性能評価が可能となるため、最適なハイパーパラメータの調整やモデル選択に有用です。

学習率

学習率は、モデルのパラメータ更新時にどの程度のステップで誤差を修正するかを決定するハイパーパラメータです。

学習率が高すぎると最適解を飛び越えてしまい、低すぎると収束が遅くなるため、適切な値に調整する必要があります。

ミニバッチ学習

ミニバッチ学習は、全訓練データセットを小さなグループ（ミニバッチ）に分割してモデルの学習を行う方法です。

これにより、全データを一度に処理する場合に比べ、計算資源（メモリや計算時間）の負荷が軽減され、効率的なパラメータ更新が可能になります。

個々のサンプルによるノイズの影響と全データを用いた計算の安定性のバランスをとる手法として広く採用されています。

モデルアーティファクト

モデルアーティファクトとは、機械学習のトレーニングプロセスで生成される成果物の総称で、学習済みモデルの重みやアーキテクチャ、ハイパーパラメータ、関連メタデータなどが含まれます。

これらはモデルの再現性を保証し、検証、比較、再学習、運用デプロイなどに利用される重要な要素です。

MLパイプラインでは、アーティファクトのバージョン管理を通じて、各トレーニングジョブの成果を体系的に保存し、必要に応じたモデルの選定や更新が容易になります。

最後に

さて今回は、AIF-C01（AWS Certified AI Practitioner）の資格試験対策として、モデル学習・トレーニング関連サービスについてまとめました。

あくまでも私の備忘録ですが、このメモが皆さんのお役に立てればとても嬉しいです！是非この記事を読んで資格に合格できた！！等あれば励みになりますのでコメントください～。

前回まとめた記事はこちらです。

本ブログでは、AIF-C01以外の勉強記事もあげていますのでそちらも是非！！