「反復トレーニング」とはどういう意味ですか？

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反復トレーニングって、機械学習モデルのパフォーマンスを向上させるための方法なんだ。データを使って何度もトレーニングするプロセスで、最初のトレーニングが終わった後にモデルに戻って、前のパフォーマンスから得た洞察を使って洗練させる感じ。

このアプローチでは、モデルを同じまたは似たデータで何回もトレーニングして、間違いから学ぶことができるんだ。例えば、モデルが不正確な予測をしたら、そのエラーを分析できる。そしたら、その分析に基づいてパラメータを調整することで、次のトレーニングセッションでより良い結果が得られるかもしれない。

この方法は、データが変わる可能性がある場合や、新しい条件に適応する必要がある場合に特に役立つよ。例えば、自動運転車では、いろんな旅行から集めたデータを使ってモデルをトレーニングできる。コース上で遭遇する変化に基づいてモデルを更新することで、実際の道路をナビゲートするときにもっと正確な決定を下せるようになるんだ。

全体として、反復トレーニングは、モデルが自分の経験から継続的に学び、適応することでタスクをこなす能力を高めるのに役立つんだ。