人工知能を作る方の自動化か

Chainerだと普通の深層学習なら

1.　データの前処理。そしてどの値から何を導きたいかを、形を整えておく

2.　データを処理する過程そのものを、「モデル」という形で構築する
ここで、このレイヤーaとこのレイヤーbではニューロン数をこのように変える、
次のレイヤーcでは、レイヤーbからニューロン数をこれだけ変える、みたいな指示を出しておく

3.　2で作った「モデル」は、オブジェクト指向の意味でのクラスの形をしているので
モデルオブジェクトを、1.のデータを引数とする形で代入する

4.　これを繰り返し演算してデータを適切に分類するためのレイヤー間の係数を定める
(ここはChainerの方で関数が色々揃ってるのでそんなに面倒ではない)

こんな流れで一応作れるな
(kerasでも同じことやってる筈なんだが、今一つ自分がどの辺を弄ってるのか分かりにくいｓ)

そしてプロのデータサイエンティストになると、レイヤーを何層にして、ニューロン数をどれだけにするかなんてのを
あれこれ弄りながら結果を見て行く
いわゆるFiine-Tuningだ
だが本を読みつつ試しただけの人間からするとそんなもの弄りたくないｗ
(しばしば却って悪い結果になってげっそりするのが続く)

このうちFiine-Tuningの自動化がしたい！というのを、もう深層学習の研究者はみんな試しているが
それをやろうとしたら>>368みたいに膨大な計算量になってしまう