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X-WR-CALDESC:【テクニカルセミナー】H2O.ai　予測精度評価
 と不均衡データへの対応
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SUMMARY:【テクニカルセミナー】H2O.ai　予測精度評価と不
 均衡データへの対応
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/85585
 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n**H2O.ai （エ
 イチツーオードットエイアイ）**予測精度評価と不均
 衡データへの対応\n●概要\n機械学習モデルの作成にお
 いて、最適化するScorer（モデル予測精度評価指標）を
 モデル学習前に指定し、モデル学習後には、指定したS
 corerの確認や各種モデル評価の手法を用いモデルの精
 度評価を実施します。各種Scorerの特徴とモデル評価の
 手法に関して、Driverless AIの機能を中心に解説を実施し
 ます。\nまた、一般的に、データが不均衡な場合モデ
 ル作成の難易度が高くなります。不均衡なデータを扱
 う場合の注意点とDriverless AIによる対応の解説を実施し
 ます。\nご案内\n・オンライン開催 Zoom利用・会社メー
 ルアドレスでのご登録をお願いします。フリーアドレ
 スでの参加はご遠慮願います。・事前登録制となりま
 す。開催前日 17:00までにお申し込み願います。\n開催
 前日に、ご登録メールアドレス宛、当日の環境案内に
 ついてご案内いたします。\nアジェンダ\nScorer（モデル
 予測精度評価指標）と精度の確認●  Scorerに関して●
   Regression/回帰問題に対するScorer●  Classification/分類
 問題に対するScorer\n不均衡データへの対応●  不均衡
 データとは●  不均衡を考慮したScorerの利用●  デー
 タのサンプリング（Over/Under Sampling、重み付け）●  特
 徴量エンジニアリングの工夫\n\n参加対象\n●  Driverless
  AIをお使いのユーザー様●  機械学習の応用的な内容
 に興味がある方\n参加費\n無料\nハッシュタグ\n#techplayjp
 \n注意事項\n\nリクルーティング、勧誘など、採用目的
 でのイベント参加はお断りしております。\nキャンセ
 ル待ち・補欠・落選の方はご参加いただくことが出来
 ませんのでご了承ください。\n欠席される場合は、お
 手数ですが速やかにキャンセル処理をお願い致します
 。\n無断キャンセルや欠席が続く場合、次回以降の参
 加をお断りさせていただく場合がございます。\n
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