番組概要
「機械学習概論Ⅰ 第2回 回帰問題とモデル選択」
番組詳細
データから法則を導き出し、結果を予測し、サービス内容を適正化するデータサイエンスの技術。そうした技術の基本となるのが「機械学習」である。 シリーズでは、統計・多変量解析やデータマイニング、教師あり・なし学習、クラスタリングなど重要な概念を取り上げる。第2回は、回帰問題を通じて汎化能力と次元の呪いについて解説する。
産業技術総合研究所上級主任研究員 赤穂 昭太郎
「機械学習概論Ⅰ 第2回 回帰問題とモデル選択」
データから法則を導き出し、結果を予測し、サービス内容を適正化するデータサイエンスの技術。そうした技術の基本となるのが「機械学習」である。 シリーズでは、統計・多変量解析やデータマイニング、教師あり・なし学習、クラスタリングなど重要な概念を取り上げる。第2回は、回帰問題を通じて汎化能力と次元の呪いについて解説する。
産業技術総合研究所上級主任研究員 赤穂 昭太郎