AI開発力を鍛える！機械学習と最適化による問題解決講座

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第2章のまとめ

第2 章では、機械学習の開発現場で起こる問題と解決へのアプローチを学ん

できました。最後に、これまでの内容をまとめてみましょう。

　これで、機械学習についての第2 章は終わりです。ここまでお疲れさまでした。

最後に、第2 章を振り返りましょう。

図 2.12.1 に、第2章の構成図を再掲します。

まず初めに、機械学習の枠組みを決める段階での問題として、機械学習手法、

データ量、パラメータ数の影響を考え、機械学習を用いて解決したい課題と照ら

し合わせながら、機械学習の枠組みを構成していくことの重要さを学びました。

機械学習を導入し始めた頃は、ついつい勉強した・習得した機械学習手法を使い

たくなってしまうものですが、まず、課題が先にあり、その課題を解決するため

に機械学習の枠組みを構成していくことが大切でした。

　次に、そのようにして決めた機械学習の枠組みに沿って取得されたデータに対

して、機械学習を行うための前処理段階で生じる問題について、外れ値除去、正

規化、log変換、データ分割において注意すべきことを学びました。データ前処

理は、いわゆる「機械学習のお作法」としてスタンダードな方法がありますが、ど

のような場合でも同じ方法が適用できるわけではありません。前処理で行われる

操作の中身とデータの意味とを照らし合わせて、適切な処理を行うことが大切で

した。

　本章の最後では、機械学習モデルが得られた後の評価段階で生じる問題につい

て、特にモデル評価指標について注意すべきことを学びました。ここでも、機械 ...