株式会社技術情報協会

【書籍】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(No.2269)

最終更新日: 2024-10-30 11:02:56.0

上記では、電子ブックの一部をご紹介しております。

カタログ発行日:2024/10/31
【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!

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☆AIはなぜ その答えを出したのか! 判断根拠、信頼性とは!

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■ 本書のポイント
少量データによるAI・機械学習
説明可能なAI(XAI)
精度向上・学習時間短縮

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■ 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

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●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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関連情報

【書籍】少ないデータによるAI機械学習の進め方(No.2269)
【書籍】少ないデータによるAI機械学習の進め方(No.2269) 製品画像

■ 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

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●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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