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- 35. 陥りやすい罠
- 37. • 訓練用 過学習 適合しなさすぎ (Underfitting) × × × × × × × × × × × × × × × × × × ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ × × × × × × × × × × × × × × × × × × ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ × × × × × × × × × × × × × × × × × × ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ちょうど良い 適合しすぎ (過学習：Overfitting)
- 40. Deep Learning 画像解析, 音声認識, 自動生成 機械学習 ラベル分類, 数値予測, データ分類 深層強化学習 自立学習型ロボット 自動運転車
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- 50. 機械学習 Deep Learning 深層強化学習 画像解析 音声解析 データ分類 異常検知, 顧客グルーピング 数値予測 売上予測, 需要予測, 品質管理 ラベル分類 不良品分析, 故障予測, チャーン分析 機械学習より強力な分析 自律学習型ロボット 自動運転車 テキストや画像等の自動生成 活用例 主に多層のニューラルネットワーク を用いた手法での分析 分析のためには、莫大なデータ量、 計算量、知識・スキルを要する 統計に基づいた手法での分析 そのため、比較的少ないデータ量と 計算量で分析を行うことができる 定義したあるべき姿に従い試行錯誤 をして自ら学習を行うための 分析手法である強化学習と、 深層学習を組み合わせた分析 Azure Machine Learning Cognitive Toolkit / GPU Instance (N-Series) マイクロソフトが提供する技術 機械学習の世界
- 53. セッションアンケートにご協力ください 専用アプリからご回答いただけます。 decode 2017 スケジュールビルダーで受講セッションを 登録後、アンケート画面からご回答ください。 アンケートの回答時間はたったの 15 秒です!
- 54. Ask the Speaker のご案内 本セッションの詳細は『Ask the Speaker Room』各コーナーカウンタにて ご説明させていただきます。是非、お立ち寄りください。
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