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

  機械学習では、ハイパーパラメータと呼ばれるチューニングしなければいけないパラメータがいくつか存在します。教師データが少ないうちは自動的にパラメータ調整を行いますが、教師データが1000件を超えると 自動でパラメータ調整は行われません。 正解ラベルがわかっている教師データの一部を教師データに追加せずに予測データに追加することにより、未知データ（教師データとして与えていないデータ）に対する精度（正解率）を検証しながらパラメータを調整することができます。 1. C コスト（誤分類許容度） ...

• 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。 ・AI分類予測の精度を上げたい ・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 ＜パラメータチューニングの方法＞ AI分類予測の「パラメータチューニング｣をクリック 「チューニング開始」をクリックすると、チューニングが実行されます。 ...

• 変更履歴一覧

  2023年 2023/10 ・2023/10/2 無料で利用できるFREEプランのリニューアルを行いました。詳細は、こちら ・2023/10/12 企業の名寄せデータを2023年版に更新しました。今回の更新により、証券市場区分（東証プライム）などが更新されています。名寄せデータは、「日本(JP)」>「出願人関連(名寄せ)」で使用されています。 2023/9 ・2023/9/4 Patentfieldの収録国に「台湾」を追加しました。 ・2023/9/25 ...