エポック (epoch)
(類義語: ステップ)
エポックとは、機械学習やディープラーニングにおいて学習データ全体をニューラルネットワークなどのモデルに学習させた回数を指します。100個のデータがある場合、100個を1回モデルに学習させると1エポックになります。
予測モデルの精度を向上させるためには、データを複数エポック学習させることが一般的です。ただし、エポック数が多すぎると過学習(overfitting)を引き起こす可能性があるため、適切なエポック数を選ぶことが重要です。これを調整するために、検証データ(validation data)を用いた学習の早期停止(early stopping)といった手法が活用されます。
3D CAEサロゲートモデルにおけるエポック管理
3D CAEのサロゲートモデルを学習する場合、1サンプルあたりのデータ容量が非常に大きくなることがあり、学習データ全体を一度にGPUメモリに読み込むことは困難です。そのため、ミニバッチ学習やオンライン学習などの手法が用いられます。
サイバネットのAIソフトウェア・ソリューション
サロゲートモデル構築のための深層学習ソフトウェア Neural Concept Studio
Neural Concept Studio (NCS) は、設計プロセスを劇的に加速する深層学習ベースのソフトウェアです。既存の形状パターンやシミュレーションデータからサロゲート(代理)モデルを構築することで、設計変更に対する解析結果が最短数ミリ秒で出力されます。
AI画像認識カスタムソリューション
製造業特化の欠陥検出AIソリューションです。お客様の工場ごとに最適化されたフルオーダーメイドAIだからこそ、他社の汎用AIでは検出できない微細な欠陥も検出可能に。金属・樹脂・塗装・半導体など、あらゆる検査ニーズに対応します。