はじめに
G検定（ジェネラリスト検定）の学習において、似たようなアルゴリズムや手法の違いを覚えるのは一苦労です。
特にDeep Learningの「自動データ拡張（Automated Data Augmentation）」の分野では、AutoAugmentやRandAugmentなど、名前も中身も似ているものが登場します。
そこで今回は、試験で間違えやすいポイントをリズムに乗せて覚えるために、オリジナルの学習ソングを作成しました。
通勤・通学中や隙間時間に聴くだけで、RandAugmentの定義とAutoAugmentとの違いが頭に残るようになります。
AIを活用した楽曲制作
この楽曲は、歌詞の作成から作曲までフルに生成AIを活用して制作されました。
歌詞の作成にはGoogleの「Gemini」を使用し、G検定の過去問や定義に基づいて、試験に出るポイントだけを抽出しています。
そして、その歌詞を元に音楽生成AI「Suno AI」を使用して楽曲化しました。
スタイルは記憶に残りやすいよう、高速なテクノポップを採用しています。
タイトル・歌詞の紹介
曲のタイトル
自動データ拡張覚えうた
歌詞
探索フェーズ不要 軽量自動データ拡張
RandAugment パラメータは N と M のみ 強度 M を統一
AutoAugment の後継・改良版 AutoAugment は強化学習を使う
最適ポリシーを探索するため計算コスト膨大 数千時間のGPU 操作ごとに個別設定
RandAugment は探索なし ランダムに適用
強化学習は使わない N と M をグリッドサーチで決定
2つのハイパーパラメータ N は変換リストから選ぶ個数
M は変換の強さ 変形度合い すべての変換操作に同じ強度 M を適用
すべての強度を統一し探索空間を大幅削減 個別の探索フェーズ Proxy Task 不要
計算コスト極小 AutoAugment と同等以上の精度
探索フェーズ完全削除 パラメータは N と M の2つ
強度 M を統一 RandAugment
楽曲の視聴
作成した楽曲は以下から視聴可能です。
youtube
Suno AI
自動データ拡張覚えうた（Suno AI）
歌詞の解説
歌詞に含まれるG検定の重要ポイントを、試験対策の視点で解説します。
1. RandAugmentとパラメータN, M（ここが一番重要！）
RandAugmentが画期的だったのは、「複雑な設定を極限まで単純化したこと」です。
歌詞にある通り、決めるべき数字（ハイパーパラメータ）は以下のたった2つだけです。
- \(N\) (Number)
用意された変換メニュー（回転、色反転、シャープ化など）の中から、画像1枚につき「何個選んで使うか」という個数です。 - \(M\) (Magnitude)
選んだ変換をどれくらいの「強さ」でかけるかという強度です。
例えば \(N=2\), \(M=10\) と決めたら、「メニューからランダムに2つ選び、どちらも強さ10で加工する」という処理を繰り返すだけです。
AutoAugmentのように「回転なら強さ5、色変換なら強さ8…」と細かく決める必要がないため、非常にシンプルです。
2. AutoAugmentとの比較（計算コストと探索）
AutoAugmentは「強化学習」を使って、AI自身に「どの加工をどの強さでやるのがベストか」を考えさせます（探索フェーズ）。
これは非常に性能が良い反面、正解を見つけるまでに膨大な計算時間（数千時間のGPU稼働）がかかるのが欠点でした。
RandAugmentはこの「探索フェーズ（AIが考える時間）」をバッサリなくし、ランダムに決めることで計算コストを劇的に下げました。
3. 強度の統一と探索空間の削減
普通に考えれば「回転」と「色の変更」では、ちょうどいい強さが違うはずです。
しかし、RandAugmentの研究では「全部同じ強さ \(M\) で統一してしまっても、実は精度は落ちない」ということが発見されました。
これにより、「個別に強さを探す」という膨大な手間（探索空間）がなくなり、単純な総当たり（グリッドサーチ）だけで最適な設定が見つけられるようになりました。
4. Proxy Task（プロキシタスク）不要の意味
AutoAugmentは計算が大変すぎるため、本番のデータセット（全データ）を使って調整することができず、データ量を減らした「縮小版データ（Proxy Task）」で予行演習をして設定を決めていました。
しかし、縮小版で良くても本番データで良いとは限りません（サブオプティマル）。
RandAugmentは動作が軽いので、縮小版などの代理を使わず、最初から本番データで調整が可能です。
これが「Proxy Task 不要」の意味であり、結果としてAutoAugmentと同等以上の精度が出せる理由です。
楽曲に込めたメッセージ
G検定の学習は範囲が広く、テキストを読んでいるだけでは眠くなってしまうこともあるでしょう。
しかし、リズムの速い音楽に乗せて重要単語を連呼することで、脳への定着率は変わります。
「探索フェーズ不要」「NとM」というフレーズが、ふとした瞬間に頭の中で再生されれば、試験本番で迷うことはなくなるはずです。
ぜひ、移動中や休憩時間にこの曲を聴いて、楽しみながら合格を目指してください。
まとめ
今回は、AIを活用して作成した「自動データ拡張覚えうた」を紹介しました。
RandAugmentは「探索フェーズ不要」「パラメータはNとMのみ」「強度は統一」という点が試験での鉄板ポイントです。
テクノロジーの進化により、勉強法も多様化しています。
生成AIをうまく活用して、効率的に知識を吸収していきましょう。
コメント