学習パラメータチューニングの制限回数

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• 学習パラメータチューニング結果の精度と「予測データ」の精度が一致しない

  学習パラメータチューニングでは、「予測データ」を利用してハイパーパラメータをチューニングして、最適なパラメータを設定することができます。 また、「予測データ」タブでは、正解ラベルが付与されたcsvファイルをインポートすることで、画面下部にように、現在セットされている教師データによる精度/適合率/再現率/F値を確認できます。 このとき、チューニングしたパラメータを反映後、チューニング結果で表示されている精度等の数値と、予測データで表示される精度等の数値が異なるケースがあります。 ...

• パラメータチューニング

  パラメータチューニングでは、AI分類予測で利用するパラメータの最適値を自動で探索し、その最適値を利用することで、予測精度の向上を図ることができます。 パラメータチューニングについては下記リンク記事も合わせてご参照ください。 ・学習パラメータチューニング結果の精度と「予測データ」の精度が一致しない 準備するデータ ・教師データ ・予測データ ※「予測データ」は、教師データに登録していない特許で、正解のラベル(1,-1それぞれのラベル)を付与したデータです。 ...

• 変更履歴一覧

  2025年 2025/10 ・2025/10/1 生成AIで8000万件の特許を「見える化」。AIサマリーグローバル機能を新たにリリース。詳細は、こちら 2025/9 ・2025/9/1 日本語横断検索オプションについて、主要国すべてで「全文」翻訳対応しました。詳細は、こちら ・2025/9/9 新機能「AIサマリー」をPatentfieldの標準機能としてリリース。詳細は、こちら 2025/8 ・2025/8/1 問合せ用のAIチャットボット機能を導入しました。 ・2025/8/25 ...