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「耳で学ぶG検定」
第27話「機械学習の概要⑪」
〜正しい評価のためのデータ分割:訓練・テスト・検証〜
AIモデルの正しい評価方法を徹底解説!「社内では完璧だったのに実際のサービスでは使えない」失敗を防ぐデータ分割の重要性を、英語テストの例から理解しやすく説明。訓練・検証・テストデータの3段階評価から、過学習の危険性、k-分割交差検証まで──ECサイトの購買予測やデータの偏り対策など、実務に直結する知識を分かりやすく紹介します。
🔑【今回のキーワード】
・データ分割(訓練・検証・テストデータ)
・過学習(オーバーフィッティング)
・k-分割交差検証
・ホールドアウト検証
・平均二乗誤差・平均絶対誤差
・実用例(ECサイト購買予測・画像認識・データの偏り対策)
【G検定に役立つ書籍】※試験対策はこの3冊があれば十分
◾️ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト 第3版
※公式テキストなので、まずは目を通した方がいい一冊
書籍版
電子書籍版
◾️ 最短突破 ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 問題集 第2版
※問題と解説のバランスがよく分かりやすい。
書籍版
電子書籍版
◾️ ディープラーニングG検定(ジェネラリスト)最強の合格テキスト
※赤いシートがついてきてキーワードが隠せるので覚えやすい
書籍版
電子書籍版
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第27話「機械学習の概要⑪」
〜正しい評価のためのデータ分割:訓練・テスト・検証〜
AIモデルの正しい評価方法を徹底解説!「社内では完璧だったのに実際のサービスでは使えない」失敗を防ぐデータ分割の重要性を、英語テストの例から理解しやすく説明。訓練・検証・テストデータの3段階評価から、過学習の危険性、k-分割交差検証まで──ECサイトの購買予測やデータの偏り対策など、実務に直結する知識を分かりやすく紹介します。
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・過学習(オーバーフィッティング)
・k-分割交差検証
・ホールドアウト検証
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