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はじめに gcForestを動かしてみる。 背景 近年、機械学習のモデルは主にニューラルネットワークを用いる深層学習に注目が集まっている。しかし、一般的に深層学習を十分に利用するには、膨大な計算資源や、ネットワークの構造とパラメーターのチューニング、学習用の大規模データが必要というネガティブなポイントがある。これらの問題点を解決するために、深層学習の代替案として決定木とアンサンブル学習を利用して深く学習するgcForest(multi-Grained Cascade Forest)が提案されている。 内容 本ページでは次のような決定木ベースの機械学習モデルを構築します。 Random Forests gcForest 以上の二つのモデルの精度と計算時間を2000枚に限定したMNISTデータを利用して比較する。 学銃的な背景 論文の引用情報 本ページは、Deep Forest: Toward