Azure ML比較
Azure ML の「ハイパーパラメータチューニング」と「Automated ML（AutoML）」における自動化範囲の違いとして最も適切なものはどれか？
A.ハイパーパラメータチューニングはアルゴリズムは固定して指定パラメータの最適値を探し、AutoML はアルゴリズムの選択からパラメータ調整まで全体を自動化する← 正解
✓ 正解です。ハイパーパラメータチューニングは既定モデル内での パラメータ最適化であり、AutoML はアルゴリズム選択を含む全体最適化です。
B.AutoML は指定されたハイパーパラメータ範囲内でのみ探索するが、ハイパーパラメータチューニングは無制限に探索できる
✗ 誤りです。むしろ AutoML は広範囲のアルゴリズムとパラメータを探索します。
C.ハイパーパラメータチューニングと AutoML は全く同じプロセスであり、名称が異なるだけである
✗ 誤りです。両者の自動化の範囲と目的は異なります。
D.AutoML は分類タスク専用であり、ハイパーパラメータチューニングは回帰タスク専用である
✗ 誤りです。AutoML は分類・回帰・時系列予測など複数タスクに対応します。
この問題のポイント
ハイパーパラメータチューニングは既定モデル内での パラメータ最適化であり、AutoML はアルゴリズム選択を含む全体最適化です。
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