深層学習を用いた少ないデータへの対処と精度向上のポイント

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本セミナーでは、データが少ない状況でも高精度な予測を目指すための考え方とアプローチを、わかりやすく解説いたします。
具体的には、データ拡張における実践的な手法を紹介し、業務での活用方法を具体的に学びます。

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プログラム

現場で扱うデータが必ずしも十分とは限らない中、限られた情報から価値のある予測や判断を導き出す力が求められています。  本セミナーでは、「データが少ない状況でも高精度な予測を目指す」ための考え方とアプローチを、わかりやすく解説します。具体的には、データ拡張における実践的な手法を紹介し、業務での活用方法を具体的に学びます。AIや統計に関する高度な知識がなくても参加できる内容とし、分析業務に携わる方はもちろん、企画や現場の方々にも役立つ内容です。データ活用における柔軟な発想と実践力を養いたいかたにおすすめのセミナーです。

  1. 優れた予測技術の背景
    1. どのような技術があるのか
    2. どのようなデータを使っているのか
  2. 予測が上手くいっている理由はなにか
    1. どのように学習させているのか
    2. 学習のデータ形式に制約はあるのか
  3. データが少ないときに隠れている問題点
    1. どこに注目すればよいのか
    2. データを可視化したときの注意点
  4. データが少ない場合の対処法
    1. 単なるデータ拡張ではダメな例
    2. 効率的にデータ拡張を行うには
  5. 予測精度を上げるコツ
    1. 正則化について
    2. 正則化を用いた例
  6. データ拡張における注意点
    1. データ拡張の判断ポイント
    2. データ拡張の一例
  7. 最新の研究の内容など
    1. 最新の研究の内容
    2. デモを用いた事例紹介

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