深層学習モデルは高い精度をもたらすものの、予測結果を意思決定に活用するためには予測の不確かさも合わせて把握したいというニーズも存在します。予測結果と不確かさを同時に出力することで、予測結果を活用する際におけるリスク管理、意思決定支援、さらには医療診断など、多岐にわたる分野での応用が可能となります。不確かさの評価がなければ、モデルの予測に対する信頼性が低下し、最終的な判断に大きな影響を与える可能性もあります。
今回のスキルアップAIキャンプでは、深層学習モデルにおける予測の不確かさを出力するための様々なアプローチについて概観します。
プログラム概要
- 予測の不確かさとは
- 予測の不確かさを出力するメリット
- 不確かさの種類
- 不確かさを出力するアプローチ
- ハンズオン｜深層学習モデルにおける予測の不確かさの出力
※一部変更となる場合がございます。
スピーカー
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株式会社スキルアップNeXt／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9月11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。
