問題 No.1129
機械学習モデルのハイパーパラメータを最適化する際、あらかじめ指定したパラメータ候補のすべての組み合わせを網羅的に試して最も精度が高いものを探索する手法を【 】と呼ぶ。
【正解の解説】
グリッドサーチ
グリッドサーチは、指定したパラメータの組み合わせを全て網羅的に試して、最も良い結果を出す設定を見つける総当たり戦のような手法です。
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【その他の選択肢の解説】
ランダムサーチ
ランダムサーチは、設定したいパラメータの候補の中からランダムに値を選んで、その中から良い結果を探す手法です。
ベイズ最適化
ベイズ最適化は、これまでの試行結果から「次はどこを試せば良さそうか」を確率的に予測しながら、効率よく最適解を探す手法です。
勾配降下法
勾配降下法は、関数の傾きを利用して、より良い値（低いエラー値など）に少しずつ近づいていく学習アルゴリズムの一つです。