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cuMLを活用したストacking GeneralizationとHPO：15分で精度を最大化 GPUアクセラレーションを使用することで、複数のモデルを組み合わせて全体の予測性能を向上させる「ストacking generalization(スタック化集成学習法)」と、「最適なハイパーパラメータセットを見つけて性能を最大限に引き出す」ハイパーパラメータ最適化（HPO）のワークフローを大幅に高速化できます。これにより、大きなデータセットであっても、リソースと時間の負担を大幅に軽減しながら高精度のモデルを短期間で構築することが可能となります。まず本記事では、使用したスタック化集成学習法のアーキテクチャとその実装方法、そして精度向上の例を示します。図1に示すように、ベースレベルではランダムフォレスト、K-Nearest Neighbors（KNN）、ロジスティック回帰の3つの異なるモデルを使用しました。これらのモデルの予測結果は、最終的な分類を行う役割を担うKNNメタモデルに渡されます。この設定により、各ベースモデル固有の長所を生かし、全体として予測精度を向上させることができます。次に、HPOによって全体の精度がどのように改善されるかを解説します。HPOは各ベースモデルとメタモデルの最適なハイパーパラメータを見つけるために使用されました。具体的には、Optunaというライブラリを使用して分類精度を最適化し、最適なハイパーパラメータセットを見つけるための試行錯誤を行いました。このプロセスはcuMLによってGPUアクセラレーションされ、通常のCPUベースの実行に比べて大幅な速度向上が見られました。実験では、1Mサンプルの分類データセットを用いて9つの特徴量を使用しました。5分割交差検証を用いて精度を評価した結果、スタック化集成学習法の適用により0.28%の精度向上が確認されました（図2）。さらに、すべてのベースモデルとメタモデルに対してHPOを適用すると、それらなしのモデルと比較して1.44%の精度向上が達成されました（図3）。 cuMLを使うことで、HPOの際に必要となる多数の試行回数を短い時間で実行できる点が大きな利点です。特に4つの異なるモデルのHPOを実行する際には、CPUでは1回の試行に約5分かかるのに対し、GPUではそれぞれ約5秒で40回の試行を完了できるようになりました。これにより、モデルの最適化プロセスが効率化され、短期間での性能向上が可能となったのです。 cuMLライブラリの導入は簡単で、既存のscikit-learnワークフローに追加することで、コードの変更を伴わずGPUAccelerationが有効になります。これを利用することで、より高性能なモデル開発や反復プロセスの加速が可能です。また、scikit-learnと同じ文法を使用できるため、開発者がこの技術を簡単に実際の環境に取り入れることができます。この方法を自社アプリケーションに適用したい場合は、NVIDIA cuMLの最新バージョンをダウンロードしてください。フィードバックを共有したい場合はSlackの#RAPIDS-GoAiチャンネルをご利用いただけます。cuMLについての詳細やサンプルコードは、NVIDIA cuML Brings Zero Code Change Acceleration to scikit-learnやGoogle Colabノートブックを参照してください。 cuMLはGPUアクセラレーションによる効率的な機械学習モデル開発を可能にし、短期間での高性能化を実現する有力なツールとなっています。これを利用することで、データサイエンティストや開発者はリアルワールドのアプリケーションで高い予測精度を達成することが容易になりました。業界関係者のコメント「GPUアクセラレーションを利用することで、複雑なモデルの最適化プロセスを大幅に短縮できることから、NVIDIA cuMLは私たちのプロジェクトにおける重要なツールとなりました。」（田中健二郎氏、デジタルエージェンシー株式会社機械学習部長）会社概要 NVIDIA cuMLは、Rapidsプロジェクトの一部であり、GPUを活用して効率的な機械学習を可能にするオープンソースライブラリです。cuMLはscikit-learnの文法と互換性があり、コードの変更なしで既存のワークフローに統合できる点が特徴です。

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