ニューラルアーキテクチャ探索（NAS）とは？
読み方: ニューラルアーキテクチャタンサク
30秒まとめ
AIモデルの最適な構造をAI自身が自動的に発見する技術。人間の設計を超える性能を実現。
ニューラルアーキテクチャ探索（NAS）の意味・定義
ニューラルアーキテクチャ探索（Neural Architecture Search、NAS）は、ニューラルネットワークの最適な構造（層の数、各層のサイズ、接続方法など）をAI自身が自動的に探索・設計する技術です。従来、ニューラルネットワークの設計は人間の専門家が試行錯誤で行っていましたが、NASはこのプロセスを自動化し、人間が思いつかないような効率的な構造を発見できます。 Googleが開発したEfficientNetやNASNetは、NASによって発見されたアーキテクチャの代表例で、人間が設計したモデルを上回る性能を達成しました。探索手法としては、強化学習ベース、進化的アルゴリズムベース、微分可能NAS（DARTS）などがあります。計算コストが課題でしたが、効率的な探索アルゴリズムの進歩により、実用的な時間とコストで実行可能になっています。AutoMLの中核技術の一つです。