「反復トレーニング戦略」とはどういう意味ですか？

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反復訓練戦略っていうのは、機械学習で使われる方法で、モデルを何回も訓練するんだ。各ラウンドで、前の結果をもとにモデルを改善していくんだよ。

訓練中、モデルは予測をして、そのフィードバックから学ぶんだ。このフィードバックは、自分の予測を実際の結果と比べることで得られるんだよ。何が間違っているかに注目することで、モデルは調整して次のラウンドでより良い予測ができるようになる。

このアプローチは、複雑な選択や好みを伴うタスクに役立つんだ。時間をかけて理解を深めていけるからね。基本的な知識から始めて、少しずつ改善を重ねて、モデルのパフォーマンスが良くなるまで進めていくんだ。

実際には、この戦略はモデルに学ばせるための難しい例を生成することも含まれるよ。特に訓練が進んでタスクをよく理解できるようになった後だね。これによって、モデルは細かい部分を学び、ユーザーが好むことをよりよく理解できるようになるんだ。

全体として、反復訓練戦略は、継続的なフィードバックと調整を通じて、より正確で信頼できるモデルを目指して小さなステップを積み重ねることなんだよ。