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カスタムメイド機械学習モデル 📂機械学習

カスタムメイド機械学習モデル

定義

特定の問題・データ・ドメインに合わせて最初から設計し訓練したカスタムメイドの機械学習モデルをビスポークモデルbespoke modelという。

説明

ビスポークbespokeは本来オーダーメイドのスーツを指す言葉である。既製品ready-madeのように決められた寸法で大量生産された服ではなく、一人の体に合わせて最初から仕立てた服を意味する。機械学習においてビスポークモデルbespoke modelとは、このように特定の問題・データ・ドメインに合わせて最初から設計し訓練したカスタムメイドのモデルをいう。task-specific modelという言葉も使われる。

ビスポークモデルはユニバーサルモデルuniversal model, 汎用モデルと対比される概念である。ユニバーサルモデルとは、巨大なデータで学習され、一つのドメインの中で広範囲に使用できるモデルをいう。例えば、我々の目標が物質のエネルギーを近似するニューラルネットワークを開発することであるとしよう。ここで溶出ナノ粒子exsolved nanoparticle、三元系金属酸化物ternary metal oxides、量子ドットquantum dot、アモルファスシリコンamorphous siliconなどのような特定の環境でのデータのみで学習したモデルをビスポークモデルと呼ぶ。ビスポークモデルのもう一つの例として、MNISTデータセットで訓練された人工ニューラルネットワークを挙げることができる。このニューラルネットワークは任意の写真に対しては何ら意味のある出力を出せない。ただ$0$から$9$までの手書き数字を分類するように設計され訓練されたため、猫の写真が入ろうが風景の写真が入ろうが、それを無理やり十個の数字のうちの一つに分類してしまうだけである。言い換えれば、このモデルは手書き数字認識という一つの狭い問題にのみ合わせられた典型的なビスポークモデルである。

一方でSevenNet-Omniは無機結晶構造inorganic crystal、触媒catalyst、MOFmetal-organic framework、分子などを網羅する広範囲なデータセットで学習されたため、ユニバーサルモデルと呼ぶことができる。

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