特徴選択は、機械学習モデルの解釈容易性や汎化性能の向上において重要となる特徴量エンジニアリングのひとつです。特徴選択手法には様々な種類が存在しており、それらをまとめて学ぶ機会は多くありません。
そこで、今回のスキルアップAIキャンプでは、特徴選択の基本と古くからある方法から新しいものまで様々な手法を一挙に紹介します。また、ハンズオンでは ITMO_FS と Boruta を使った特徴選択手法の実装方法を紹介します。
プログラム概要
- 特徴選択とは？
- 特徴選択の種類
- フィルタ法あれこれ
- ラッパー法あれこれ
- 埋め込み法あれこれ
- ハンズオン｜ITMO_FS と Boruta による特徴選択
※一部変更となる場合がございます。
スピーカー
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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11月9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。
