第7回 の履歴(No.7)

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  • 1 (2023-04-11 (火) 13:06:24)
  • 2 (2023-08-08 (火) 09:45:17)
  • 3 (2023-09-16 (土) 19:36:36)
  • 4 (2023-09-28 (木) 11:39:44)
  • 5 (2023-10-09 (月) 00:20:35)
  • 6 (2023-10-10 (火) 14:11:45)
  • 7 (2023-10-31 (火) 13:44:12)
  • 8 (2023-11-01 (水) 10:26:41)
  • 9 (2023-11-02 (木) 10:48:48)
  • 10 (2023-11-04 (土) 00:21:06)
  • 11 (2023-11-04 (土) 00:50:11)
  • 12 (2023-11-04 (土) 11:27:08)
  • 13 (2023-11-04 (土) 14:52:56)
  • 14 (2023-11-04 (土) 14:53:07)
  • 15 (2023-11-04 (土) 16:56:49)
  • 16 (2023-11-04 (土) 21:07:00)
  • 17 (2023-11-04 (土) 22:38:14)
  • 18 (2023-11-05 (日) 09:27:27)
  • 19 (2023-11-05 (日) 21:59:35)
  • 20 (2023-11-06 (月) 18:16:38)
  • 21 (2023-11-06 (月) 20:58:25)
  • 22 (2023-11-08 (水) 01:56:55)
  • 23 (2023-11-13 (月) 20:25:33)
  • 24 (2023-11-13 (月) 20:25:33)
  • 25 (2023-11-13 (月) 20:26:35)
  • 26 (2023-11-15 (水) 17:05:43)
  • 27 (2024-05-07 (火) 10:38:53)

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第7回：教師なし学習・次元削減，機械学習の実践的アプローチ†

7.1 教師なし学習・次元削減【中村】†

PCA†

• 原理・仕組みの話

次元削減によるデータの説明†

次元削減によるデータの圧縮†

次元削減による特徴量抽出†

7.2 特徴量エンジニアリング【中村】†

†

7.3 モデルのチューニング【伊藤】†

関数化†

• あえて言う必要ない？

検証用データ†

• これまでは，元データを，訓練，テストの2つに分けていた
  • チューニングしていくにあたり，テストデータに合わせたチューニングになってしまうのが問題
• なので，元データを，訓練，検証，テストの3つにわけるべし

クロスバリデーション†

• k交差法

グリッドサーチ†

• オライリーのほうに載っています

最適化†

• 伊藤先生にお任せ

7.4 アプリケーション【陳】†

作成したモデルをAPI化する†

訓練済みモデルの利用†