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ノーフリーランチ定理とはのーふりーらんちていり
ノーフリーランチ定理の意味
ノーフリーランチ定理とは、あらゆる問題に対して常に最高の性能を出せる万能なアルゴリズムやモデルは存在しない、という機械学習の大前提となる考え方です。1995年に提唱されました。ある分野で優れた手法は別の分野では性能が落ちるため、目的やデータに合わせて手法を選ぶことが大切だとされます。
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詳しい解説
名前の由来は「タダ飯（無料の昼食）はない」という英語のことわざで、何かを得るには必ず代償がある、という意味です。機械学習に当てはめると、ある種類の問題に特化して性能を上げた手法は、そのぶん他の種類の問題では不利になる、ということになります。
たとえば、画像データの認識にはニューラルネットワークが強力ですが、顧客の購買履歴のような表形式のデータでは、よりシンプルな手法のほうが適している場合があります。「最新で高性能な手法を使えば何でも解決する」わけではない、という教訓として押さえておきましょう。
試験のポイント
- 1995年に提唱された
- 「万能な汎用モデルは存在しない」が核心
- 目的・データの種類に応じた手法選択が重要
- 「ディープラーニングならどんな問題でも最適」とする選択肢は誤り
ノーフリーランチ定理の確認問題（○×）
ノーフリーランチ定理によれば、十分に高性能なアルゴリズムであれば、あらゆる問題で最高の性能を発揮できる。
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答え：×
あらゆる問題に万能に通用するモデルは存在しない、というのがノーフリーランチ定理の考え方です。