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機械学習⑤モデルの検証/データサイエンス入門

  • 0h 9m (1sections)
  • テクノベート (テクノロジーとイノベーション)
  • 実践知

このコースについて

このシリーズでは、スキルアップAI株式会社の「データサイエンティスト基礎講座」より、ビジネスパーソンが知っておくべき内容を抜粋してお送りします。データサイエンティスト検定™ リテラシーレベルにも対応した内容となっています。

スキルアップAIは、入門、データ分析、AIエンジニア基礎、ビジネス、クラウド、AIエンジニア応用といったカテゴリで様々な講座を用意しています。

スキルアップAI株式会社
https://www.skillupai.com/open/

コース内容

  • 機械学習:モデルの検証

より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。

43人の振り返り

  • yasupii

    その他

    機械学習では、テスト用データと評価用データに分割してモデル構築と評価の両方を行うことが分かりました。その中で正確なモデル構築だけなく、使う目的である予測精度が重要なことも分かりました。このことを忘れずに実践していきたいと思いました。

    2023-12-28
  • matute

    IT・WEB・エンジニア

    モデル検証法にホールドアウト法、交差検証法があることが理解できた。いずれにしても汎化誤差を小さくする様、検証法を選択する必要があることが分かった。

    2023-11-21
  • naoki_sasano

    メーカー技術・研究・開発

    モデルをテストする際のホールドアウト、クロスバリデーションの手法を理解できた。また時系列データを扱う際の注意点も理解できた。

    2023-10-13
  • hr-sakai

    その他

    検証法によって時間の違いがあるが、時間がかかっても精度の高い値を導きだしたい。

    2024-03-30
  • take515

    メーカー技術・研究・開発

    検証方法の概要を確認できた。

    2024-03-28
  • k-akira

    営業

    汎化性能を高める検証法の理解ができた

    2023-10-14
  • kazumi_100pot

    金融・不動産 関連職

    モデルの汎化性能を検証する方法については、概ね理解できています。

    2023-08-16
  • i_mura888

    金融・不動産 関連職

    AIモデルの学習の際に活用出来る

    2024-06-22
  • 7031

    経営・経営企画

    モデルの汎化性能を検証する方法については、概ね理解出来ました。

    2023-11-06
  • koichi_seya

    その他

    ホールドアウト法、交差検証法を使い分ける理由が理解できた。

    2023-10-13
  • michiyomichiyo

    その他

    訓練用と評価用のデータを分ける事

    2024-06-03
  • taka1962

    販売・サービス・事務

    AIモデルの検証で高成績が得られていれば、AIを使うことへの不安を軽減させることができるので、大変重要だと思います

    2024-05-23
  • user-name01

    販売・サービス・事務

    機械学習のために訓練用データと評価用データに分けていることを学んだ。

    2023-12-03
  • shirojpn

    メーカー技術・研究・開発

    ホールドアウト法における、注意点として時系列データの活用での注意点として
    挙げられた、訓練用には古いデータ、テスト用には新しいデータを用いるという点は
    うっかりやってしまわないように注意したい。

    2024-04-08
  • k_yuna

    販売・サービス・事務

    大変勉強になりました。

    2023-09-27
  • choko0504

    メーカー技術・研究・開発

    データサイエンスのモデル検証手法について理解することができた。実務で利用する機会があれば活用したい。

    2023-12-30
  • puchi

    メーカー技術・研究・開発

    ホールドアウト法に関して学んだ

    2023-10-12
  • yasu-okazaki

    メーカー技術・研究・開発

    実装後に問題が出ることが多いので、交差検証法は有効だ。取り入れたい。

    2023-08-17
  • k--g--

    その他

    交差検証法を使う前に本当にデータを集められないか確認したい。

    2024-02-21
  • watanabe-tat

    専門職

    交差検証法でモデルを評価して、運用データを使って追加でホールドアウト法で追加学習することを試みたい。

    2023-10-08
  • vegitaberu

    人事・労務・法務

    モデルの検証法について、復習でき、自分の理解がおおよそ正しいことが理解でき、自信となりました。ただし、それは理論だけのことなので、実際に使うには、足りない部分があると思ういますので、実際に使えるようにしたいと思います。

    2024-05-01
  • ken222

    営業

    ホールドアウト法と交差検証法をしっかり覚えたい。

    2024-02-12
  • cs1960

    販売・サービス・事務

    大変勉強になりました。

    2024-07-15
  • junichi0706

    営業

    ホールドアウト法と交差検証法の概略を理解することができた

    2023-10-01
  • miura_ka

    販売・サービス・事務

    モデル検証法の種類について確認する事が出来た。

    2024-03-18
  • inyourmind

    建設・土木 関連職

    CVだとk回のそれぞれのケースにおいて別々のモデルパラメータとなると思いますが、実運用するときはそのうちのどのモデルを用いるのでしょうか?

    2024-01-07
  • stani

    専門職

    モデル化するデータは最新でなければならない。

    2023-10-30
  • k_k_ai

    メーカー技術・研究・開発

    検証について良く理解できました。
    実業務でも良く検証して精度が良いモデルができた・・という話をなんとなく聞いていましたが、この講座をきいたことで
    その意味を理解することができました。

    2024-05-29
  • test_test___

    メーカー技術・研究・開発

    ホールドアウト法と交差検証法についてそれぞの利点と欠点を学びました。

    2024-06-11
  • kenjiro_fujita

    コンサルタント

    機械学習の誤差を求める方法として、汎化誤差評価とクロスバリエーションという方法があることをはじめてしった。社内の機械学習モデルの精度を双方で評価した結果があるか確認していきたい。

    2024-01-11
  • s-ma

    経営・経営企画

    モデルの評価手法とその特性について理解が深まった

    2024-06-04
  • kk1000

    販売・サービス・事務

    様々な検証法があり、選択していくのが難しいと感じました。

    2024-04-06
  • 512177

    資材・購買・物流

    あくまでも、推定の確立論の話、誤差を理解しないといけない

    2024-03-18
  • t_htn

    経営・経営企画

    モデル検証の考え方が把握できた。
    モデル検証を正しく行い、
    データ分析をより正しく行えるようにしたいと
    思う

    2023-09-18
  • chikako_k

    IT・WEB・エンジニア

    誤差がどれくらいになるのか、データ分割の基準はあるのか、不明点が多かったです。

    2023-08-29
  • hfkd156036

    金融・不動産 関連職

    モデルの汎化性能を検証する方法について理解できた

    2024-02-29
  • haruka-

    その他

    データ数、検証時間などで検証法を変えられる。用途やプロジェクトに応じて選択できると良い。

    2024-06-04
  • iso_ken

    専門職

    交差検証法の考え方は参考になった

    2023-12-12
  • vz3000

    IT・WEB・エンジニア

    モデル検証法にホールドアウト法、交差検証法があること、状況に応じて検証法を選択する必要があることが理解できた。

    2024-01-27
  • madogiwazoku

    その他

    素人には難しすぎました。頭が痛いです。鼻血もでそうです。

    2024-05-11
  • popcorn1212

    販売・サービス・事務

    機械学習を行うデータは多ければ多い程予測の精度があがる。
    少ない場合は出た予測が必ずしも正しいとは判断しない方が良い。

    2024-05-26
  • sesesese

    その他

    交差検証法について訳わかりませんでした。
    モデルもk個できると思うのですが、どのモデルを採用するのですか?

    2024-02-05
  • suzuqp

    IT・WEB・エンジニア

    訓練用には古いデータ、テスト用には新しいデータを用いるという点は言われてみればその通りだと感じました。データについての考慮が漏れていたことに気づけました。

    2024-05-21

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