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機械学習モデルの性能に大きく影響する特徴量エンジニアリングは、しばしば専門的な知識やタスクへの深い理解を必要とするため、高度な属人性が伴います。本セミナーではLLMを用いて特徴量のアイデアを生成し、それを実際にモデルへ適用した場合の効果を検証します。LLMによる特徴量生成が、どの程度モデリングの精度向上に寄与するのかを比較・分析することで、より効率的で再現性のある特徴量設計の可能性を探ります。

プログラム概要

  • データ分析におけるAIの活躍と特徴量エンジニアリングの難しさ
  • LLMを用いた機械学習モデルの作成
  • LLMを用いたハイパーパラメーターチューニングの実施
  • LLMを用いた特徴量エンジニアリングの実施
  • モデル間の結果の比較

スピーカー

  • 株式会社スキルアップNeXt/小縣 信也

    兵庫県出身。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所に勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner(現オープンCAE勉強会@関東)を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。2013年、国土交通省国土技術政策総合研究所 優秀技術者賞受賞。 日本ディープラーニング協会主催2018E資格試験 優秀賞受賞、2019#1E資格試験優秀賞受賞。最近は、需要予測や異常検知などのモデル開発に取り組んでいる。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)。

  • 株式会社スキルアップNeXt/林 孝太郎

    滋賀大学データサイエンス研究科博士課程2年。VR空間におけるユーザー行動の背景要因やそれらがもたらすものに関心があり、様々な手法を用いて取り組む。

開催概要

日時

2025年7月16日(水)19:30~21:00

開催方法

YouTubeライブ配信

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。