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2018年7月2日

用語解説

 モデル(model)とは、一般的に模型や模範を意味し、特に数学では対象の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 \(y=ax+b\) のようなパラメーター( \(a\) や \(b\) )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 \(y=2x-1\) のようなパラメーターが決まった具体的な式のこと。

 この具体的な計算式/計算方法は、基本的に「入力・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。

 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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