
機械学習モデルを作ったあと、モデルの検証をしようとしたものの、最適なデータ分割の方法に迷うことはありませんか?データの性質に応じて適切な方法を選択しないと、検証データの情報が訓練データに混入するリーケージを引き起こし、汎化性能の適切な評価が困難となります。
そこで、今回のスキルアップAIキャンプでは、時系列に基づく分割やグループに基づく分割といった様々なデータ分割手法について、どの方法がどのような場面で有効なのか、といった勘所と実装方法をご紹介します。
プログラム概要
- データ分割の基本|ホールドアウト法と交差検証法
- データ分割の落とし穴
- 時系列に基づくデータ分割
- グループに基づくデータ分割
- 発展的なデータ分割手法
※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
2023年4月19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。