【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！
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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 －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
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