AI 開発においてボトルネックとなる部分がデータの収集です。独自のデータを用いる場合、大抵の場合は少量しか手に入らないため、対象データと類似した大量のオープンデータを事前学習することで、足りないデータ量を補うことが多いでしょう。しかし、分布が異なるデータを組み合わせて用いると、予測精度が低下する可能性があります。そのような場合に用いるのがドメイン適応（Domain Adaptation）です。ドメイン適応とは、異なる 2 つのデータセットの分布のズレを補正した上で、学習に用いることでモデルの汎化性能を向上させるための技術です。
今回のスキルアップAIキャンプでは、ドメイン適応の概要とその実装方法をご紹介します。
※一部変更となる場合がございます。
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）。
2023年5月10日（水）19：30～21：00
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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。
