機械学習の体系的なワークフローについて説明いたします
機械学習においては、最初から最後まで迷わず一直線に進むということは めったにありません。 常にさまざまなアイデアや方法を繰り返し試すことになるでしょう。 資料では、いくつかの重要な決定ポイントに注目しつつ、機械学習の 体系的なワークフローについて説明します。 【掲載内容】 ■一直線に進むことはめったにない ■機械学習の課題 ■始める前に考慮すべき点 ■ワークフローの概要 ■身体活動の分類を行うモデルのトレーニング ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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【その他の掲載内容】 ■ステップ1：データを読み込む ■ステップ2：データの前処理を行う ■ステップ3：特徴量を抽出する ■ステップ4：モデルの構築・学習を行う ■ステップ5：モデルを改善する ■参考資料 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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