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教師あり学習の精度を超えた!?相互情報量の最大化による教師なし学習手法IICの登場!

3つの要点 ✔️相互情報量を最大化する枠組みでニューラルネットを学習する教師なし学習手法IICの提案 ✔️予測値をそのまま出力するニューラルネットを学習可能であるため、クラスタリングが不要 ✔️従来の教師なし学習手法の「クラスタが一つにまとまってしまう問題」および「ノイズに弱いという問題」を解決 Invariant

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赤嶺 拓

フューチャーアーキテクト・セキュリティ

1ヶ月前
異常値検知では異常の候補を見つけるために教師なし学習を使うことがあると思います。
島田 恭輔

フリーランスエンジニア

1ヶ月前
教師なしでニューラルネット学習できるとはじめて知った。教師ありは元データに依存するイメージだったけど、制度が担保されてるなら教師なしはエコですね。

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