機械学習の効果を最大化するには、できるだけ多くのデータを活用することが重要です。しかし、実務の現場では、データ全てに正解ラベルを付与することは容易ではありません。例えば、医療分野における病理画像解析や、自然言語処理におけるテキストデータの分類など、大量のデータにラベル付与を行うことは、専門家による手作業では現実的ではありません。そこで注目されているのが、ラベル付きデータとラベルなしデータを組み合わせて学習する半教師あり学習のアプローチです。半教師あり学習を用いることで、従来より多くのデータを活用した高性能な機械学習モデルの構築が可能になります。
今回のスキルアップAIキャンプでは、半教師あり学習の基本的なコンセプトと代表的な手法の勘所について解説します。
プログラム概要
- 半教師あり学習とは
- 半教師あり学習の代表的手法
- 分類
- 回帰
- 深層学習ベースの方法
- 半教師あり学習を実装するための Python ライブラリ
- ハンズオン｜LAMDA-SSL を用いた半教師あり学習の実装
※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
2024年4月17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。
