機械学習とは、コンピュータが大量のデータを学習・大量の試行錯誤を繰り返す中で、ルールやパターンを自律的に抽出し、アルゴリズムやモデルを構築するものを指します。代表的な例としては、大量の画像データを学習させた画像認識のアルゴリズムや、大量のテキストを学習させた自然言語処理のアルゴリズムなどが流通しており、社会のさまざまな面で活用が進んでいます。
一般的に、よりよい推定ができる機械学習モデルを生成するには膨大量な学習データが必要です。しかし、機械学習モデルを構築してみたものの、以下のような課題が出てくることがあります。
本資料ではサイバネットがご提供する「機械学習モデルの可視化ツール」を用いて、高次元機械学習モデルの課題解決をご紹介いたします。背景と課題を例に挙げ、可視化ツールをご紹介します。
可視化によるモデルの理解促進、適用判断の明確化により、高次元機械学習モデルの課題解決にお役立ていただけます。