深層学習モデルの学習において、データの提示順序は非常に重要な要素です。適切な順序でデータを学習することで、モデルの汎化性能や収束速度を改善できることが知られています。この学習データの最適な提示順序を決定する手法は、カリキュラム学習と呼ばれています。カリキュラム学習は、人間の学習プロセスを模倣したアプローチであり、易しいタスクから徐々に難しいタスクへと学習を進めていくことで、効率的な学習を実現します。
今回のスキルアップAIキャンプでは、カリキュラム学習の基本的な考え方や代表的な手法を、ハンズオンを交えながらご紹介します。
プログラム概要
- カリキュラム学習とは？
- データの提示順序を決定するアプローチ
- カリキュラム学習手法あれこれ
- 画像分類
- 強化学習
- 言語モデル
- カリキュラム学習を実装するためのPythonライブラリ
- ハンズオン｜画像分類におけるカリキュラム学習の実装
※一部変更となる場合がございます。
スピーカー
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スキルアップAI株式会社／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6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。
