NAS（ニューラルアーキテクチャ探索）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

NAS（Neural Architecture Search）

NAS（ニューラルアーキテクチャ探索）とは、層の数や種類、つなぎ方といったニューラルネットワークの設計そのものを、AIに自動で探させる手法のことです。通常は人が設計を決めますが、NASは設計案を作り、実際に学習させて評価し、よりよい案へ改善するという流れをくり返します。2016年にZophとLeが強化学習を使った方法を発表しました。計算に大きな費用がかかるのが課題でした。

NAS（Neural Architecture Search）関連用語

NAS（Neural Architecture Search）に関連する単語は以下の通りです。

• AutoML機械学習を自動化する広い考え方は？→
• ハイパーパラメータ（Hyperparameter）人が決める設定との違いは？→
• ニューラルアーキテクチャ（Neural Architecture）ニューラルネットワークの構造とは？→
• 強化学習（Reinforcement Learning）探索に使う学習方法は？→
• CNN（Convolutional Neural Network）探索の対象になる仕組みは？→
• GPU大きな計算を担う部品は？→

NAS（Neural Architecture Search）で知っておくと得する有益情報

NASは、設計の自動化として期待された手法です。実務で気をつける点を3つにまとめました。

• 設計の候補が膨大層の種類やつなぎ方の組み合わせは、爆発的に増えます。
• 計算の費用が大きい候補ごとに学習するため、初期の手法ではGPUを大量に使う必要がありました。
• 効率化が進んだその後、探索を軽くする手法が多く登場し、費用は抑えられています。

NASの探索のやり方の例

NASは便利ですが、費用もかかるので、既存の設計で足りるか先に確認しましょう。

NAS（Neural Architecture Search）やさしい解説

AIがAIの設計をするの？

家づくりにたとえます。間取りを人が考える代わりに、設計士役のAIが何通りも間取りを作って、住み心地を試します。

良かった間取りをもとに、さらに改良を重ねるのがNASです。

多くの業務では、すでに実績のあるモデルを使えば十分です。NASが話に出てくるのは、スマホなど限られた計算力で動かす小さなモデルを、精度を保ちつつ設計したい場合などです。

NAS（Neural Architecture Search）についてのみんなの疑問

NASはAutoMLの一部ですか？

はい、AutoMLの一つとして扱われることが多いです。AutoMLは、機械学習の作業全体を自動化する考え方です。NASは、その中でも設計の自動化を担います。

自社で使う必要はありますか？

多くの場合、必要ありません。既存のモデルを調整するほうが、費用も手間も少なく済みます。

NASで作られたモデルは実在しますか？

はい、画像認識のモデルなどで実際に提案されました。EfficientNetなど、探索を活用して設計されたモデルが知られています。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

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参考にした公式情報：NAS with Reinforcement Learning（arXiv）

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