ニューラルアーキテクチャ探索（NAS）は、AIモデルの構造を自動的に最適化する技術です。これにより、人間が設計するよりも効率的で高性能なニューラルネットワークを生成できます。主に、画像認識や自然言語処理のモデル設計で活用されています。
目次
重要性
NASは、AIモデル設計の効率化と性能向上において重要な役割を果たしています。特に、時間とリソースが限られているプロジェクトでは、この技術を活用することで開発コストを削減し、競争力を高めることができます。また、ハードウェアに最適化されたモデル設計にも貢献しています。
用語の使われ方
ニューラルアーキテクチャ探索を活用するには、まず検索空間を定義し、探索アルゴリズム（例：強化学習、進化アルゴリズム）を選択します。その後、モデルを評価して最適な構造を選定します。AutoMLツール（例：Google AutoML、PyTorch Lightning）を利用すると効率的に実装可能です。
