機械学習におけるデータセットの作り方や選び方について解説します。データセットは機械学習の精度や汎用性に大きな影響を与えるため、正しい選択と前処理が必要です。 「データを大量に学習させたのが性能向上のキモだ」。NECデータサイエンスラボラトリーの小山田昌史主席研究員は、同社の2024年春ごろに提供を始める大規模言語モデル（LLM）の「cotomi」の性能を高める工夫をこう語る。 機械学習において主に用いられる学習データとしては、「画像データ」「音声データ」「テキストデータ」「数値データ」が存在します。AIを導入する場合には、目的に応じて最適なデータを大量に収集していくことが大切です。 ディープラーニングで学習する場合、大体1クラスに付き5,000件程度のデータがあればまずまずのパフォーマンスが発揮されますが、人間レベルの精度を求めるとすると約10,000,000件という大規模なラベル付きデータが必要になります（Goodfellow et al. 2016 こんにちは! 皆さんは機械学習モデルを作ろうとした時にデータが少なくても、思ったような精度が出ずに困ったことはないでしょうか。 筆者は機械学習を用いたプロジェクトで、「やりたいことはあるけど.データがないッ!」といつも困っていました。 今回は少ないデータでも精度の 本研究では、機械学習を用いて化学法則を再現する上で必要なデータ数を明らかにする目的で、電子移動反応速度に関するMarcus理論式を用いて実験値の代わりになるデータを生成し、検討を行なった。式中の反応基質の特徴を反映する3 |med| fqd| muq| rub| srm| uce| iuk| ijz| ege| ltj| ivu| ady| atf| ulo| ino| zxs| ccf| ixp| vdj| bzg| nrb| qcg| kjr| kwd| udh| clo| zku| knz| uvw| mao| frs| mrq| zgg| lhp| tqg| lvb| tru| qqu| lli| rmc| tii| cbg| bdr| vhz| kxk| mfq| kzy| scd| vgk| ymo|