説明可能なAIの重要性が様々なところで説かれている昨今ですが、そもそも予測の過程を解釈しやすいモデルを作るというアプローチは、あまり注目されてきませんでした。
その解決策のひとつとして、 優れた予測ができる「数式」を学習する記号回帰（Symbolic Regression）モデルが注目されています。
第80回のスキルアップAIキャンプでは、この記号回帰モデルの基礎知識と、遺伝的アルゴリズムをベースとしたGPLearnによる記号回帰モデルの実装方法を紹介します。
プログラム概要
- – 記号回帰モデルとは？
- – 記号回帰モデルの応用事例
- – 記号回帰モデルの作成方法
- – 記号回帰モデルとスモールデータ
- – ハンズオン｜GPLearn による記号回帰モデルの実装
※一部変更となる場合がございます。
講師
-
スキルアップAI株式会社／斉藤 翔汰
スキルアップAI講師。横浜国立大学大学院 環境情報学府 情報メディア環境学専攻（現:情報環境専攻）修了。修士（情報学）。高専時代に画像認識に対して興味を持ったことがきっかけで、現在はDeep Learningや機械学習、進化計算などの人工知能分野におけるアルゴリズムの研究開発やコンサルティングに従事。日本ディープラーニング協会の2018年度・2019年度E資格合格者、2018年度G検定合格者。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」（インプレス）。
開催概要
日時
2022年9月14日（水）19：30～21：00
開催方法
Zoom
参加費
無料
※競合他社様のご参加は、ご遠慮いただいておりますので、ご了承ください。
