【書籍】少ないデータによるAI機械学習の進め方(No.2269)
【試読できます】 ☆大量の教師データは不要! 生成AI、転移学習、マルチタスク学習によるデータ拡張!
書籍名:少ないデータによるAI・機械学習の進め方と精度向上、説明可能なAIの開発 --------------------- ☆AIはなぜ その答えを出したのか! 判断根拠、信頼性とは! --------------------- ■ 各章のポイント 第1章 ★種類/モデルに基づく分析手法! ★モデルの性能を正確に測定する方法とは! 第2章 ★本当に必要なデータ、足りないデータの見極め! ★データ欠損が意思決定に与える影響とは! 第3章 ★正しい実験記録の残し方! ★研究データを適切に蓄積・管理する方法とは! 第4章 ★学習を繰り返すだけでは予測精度の改善に繋がらない! ★生成AIのハルシネーションを逆手に取ったデータ拡張方法! 第5章 ★学習時間短縮による開発コスト削減、モデルの迅速な更新! ★性能向上による高度な言語処理能力の実現方法!! 第6章 ★AI・機械学習の公平性,説明可能性,透明性の担保! 第7章 ★機械学習のためのデータを利用する場合の留意点! ★信頼されるAIを実現するために!
基本情報
■ 目 次 第1章 AI(人工知能)/機械学習の種類と方法 第2章 データ加工、クレンジング、特徴量の選定 第3章 データ収集、蓄積、データベース構築 第4章 少ないデータで機械学習、AIを学習させ活用する方法 第5章 機械学習・AIの精度向上と学習時間短縮 第6章 説明可能なAI/ブラックボックス解析技術と業務への導入、活用 第7章 公平性と品質保証、信頼性評価 --------------------- ●発刊:2024年10月31日 ●体裁:A4判 389頁 ●執筆者:55名 ●ISBN:978-4-86798-048-4 ---------------------
価格情報
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価格帯
1万円 ~ 10万円
納期
2・3日
型番・ブランド名
2269 AI・機械学習
用途/実績例
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