ラベルなしデータも活用したい！半教師あり学習入門（第155回）
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。
※本セミナーは、2024年4月17日（水）に開催されたスキルアップAIキャンプの再配信となります。
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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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）。
開催概要
日時
2025年3月12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。