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実験マネージャー

機械学習モデルの学習および比較に向けた実験の設計と実行

R2023a 以降

説明

実験マネージャー アプリを使用すると、複数の初期条件でモデルに学習させ、結果を比較するための機械学習実験を作成できます。たとえば、実験マネージャーを使用して以下を行うことができます。

  • ベイズ最適化を使用したさまざまなハイパーパラメーター値の試行。

  • さまざまなデータ セット、前処理ステップ、またはメトリクスを使用した結果の比較。

実験をすばやくセットアップするには、まず、分類学習器または回帰学習器でモデルに学習させます。その後、モデルを実験マネージャーにエクスポートします。

実験マネージャーは、実験結果の管理や観測値の記録に役立つ可視化、フィルター、および注釈を提供します。再現性を向上させるために、実験マネージャーは、実験を実行するたびに、実験定義のコピーを保存します。過去の実験定義にアクセスして、各結果を生成するハイパーパラメーターの組み合わせを継続的に追跡できます。

実験マネージャーは、実験および結果をプロジェクトに整理します。

  • 同じプロジェクトに複数の実験を保存できる。

  • 各実験には、毎回の実験に対する結果のセットが含まれる。

  • 結果の各セットは、ハイパーパラメーターのさまざまな組み合わせに対応する 1 つ以上の試行で構成される。

[実験ブラウザー] ペインには、プロジェクトの実験と結果の階層が表示されます。たとえば、次のプロジェクトには実験が 3 つあり、それぞれいくつかの結果のセットが含まれています。

Experiment Browser showing three experiments. Experiment1 is a general-purpose example with three results. Experiment 2 is a built-in training experiment for deep learning with two results. Experiment3 is a custom training experiment for deep learning or machine learning with two results.

オレンジの丸底フラスコ は、Statistics and Machine Learning Toolbox™ のライセンスがなくても MATLAB® で実行できる汎用の実験を示します。青の三角フラスコ は、深層学習用の組み込みの学習実験を示します。緑のビーカー は、深層学習または機械学習用のカスタムの学習実験を示します。汎用の実験の詳細については、Manage Experiments (MATLAB) を参照してください。深層学習のワークフロー用の実験の詳細については、実験の管理 (Deep Learning Toolbox)を参照してください。

既定では、実験マネージャーは一度に 1 つの試行を実行します。Parallel Computing Toolbox™ がある場合は、複数の試行を同時に実行したり、単一の試行を複数の GPU、クラスター、またはクラウドで実行したりできます。MATLAB Parallel Server™ がある場合は、実験の実行中に作業を続行したり MATLAB セッションを閉じたりできるように、実験をリモート クラスターにバッチ ジョブとしてオフロードすることもできます。詳細については、Run Experiments in ParallelOffload Experiments as Batch Jobs to a Clusterを参照してください。

必要な製品

  • Deep Learning Toolbox™ は、深層学習用の組み込みまたはカスタムの学習実験を実行し、それらの実験の混同行列を表示します。

  • Statistics and Machine Learning Toolbox は、機械学習用のカスタムの学習実験やベイズ最適化を使用した実験を実行します。

  • Parallel Computing Toolbox は、複数の試行を同時に実行したり、単一の試行を一度に複数の GPU、クラスター、またはクラウドで実行します。

  • MATLAB Parallel Server は、実験をリモート クラスターにバッチ ジョブとしてオフロードします。

Experiment Manager app

実験マネージャー アプリを開く

  • MATLAB ツールストリップ: [アプリ] タブの [MATLAB][実験マネージャー] アイコンをクリックします (R2023b 以降)

  • MATLAB コマンド プロンプト: 「experimentManager」と入力します。

ヒント

  • マウスを使用できない状況で実験マネージャーをナビゲートするには、ショートカット キーボードを使用します。詳細については、Keyboard Shortcuts for Experiment Managerを参照してください。

  • 実験のサイズを小さくするには、関連性がなくなったすべての試行の結果と可視化を破棄します。結果テーブルの [アクション] 列で、試行に対応する [破棄] ボタン をクリックします。

バージョン履歴

R2023a で導入

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