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機械学習とデータ・プレパレーション

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「機械学習とデータ・プレパレーション」予測モデルの精度を上げる10のヒント

「機械学習と
    データ・プレパレーション」
予測モデルの精度を上げる10のヒント

機械学習のための「データ準備」がボトルネックになっていませんか?

機械学習では、元となるデータのクリーニングや欠損、変換などにすべて対応して、ようやくアルゴリズムにデータを入れられるようになります。

機械学習におけるデータ準備の課題

  • 教師データは手作業で作成するため時間がかかる
  • 高度なデータ加工は自分ではできない
  • 大量のデータ加工はExcelでは限界
  • データが原因で、予測モデルの精度が上がらない

この資料では、機械学習におけるデータの課題を解決するポイントを「10のヒント」にまとめています。

機械学習をスピードアップしたい、予測分析モデルの精度を向上したいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

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