【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

**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

●概要

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Scorer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。

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。

ご案内

・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。

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。

アジェンダ

Scorer（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

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

参加対象

●  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

参加費

無料

ハッシュタグ

#techplayjp

注意事項

• 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。
• 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。
• 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。
• 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。