本セミナーでは、過学習を抑えて未知データに対する汎化性能を向上させる方法、重要な特徴量の選別、そして学習では直接最適化が難しいハイパーパラメータの調整等、機械学習における課題に対する代表的な対応策と、それらのPythonによる実装方法について丁寧に解説いたします。
昨今、ディープラーニングを代表とするデータに基づく機械学習が、産業界の様々な領域に導入されています。しかし、実用化に際してはいくつかの主要な課題が存在します。具体的には、過学習を抑えて未知データに対する汎化性能を向上させる方法、重要な特徴量の選別、そして学習では直接最適化が難しいハイパーパラメータの調整が挙げられます。 本セミナーでは、これらの課題に対する代表的な対応策と、それらのPythonによる実装方法について丁寧に解説します。参加者は、理論的な背景に加え、実際のコードを通じて具体的な解決方法を学び、機械学習の実務において使えるスキルを習得することを目指します。
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