注意としては、分類させたい画像を再学習させるとき、ベースとなる学習済みモデルの重みは固定して、最終層だけを学習させることです。 メリットとしては、学習データが少ない時などに1からモデルを学習させるよりも高精度な結果を得られることです。 2022年6月13日 (月) 張替 清音（はりがえ きよなり） Tweet 連載の最終回となる今回は、機械学習モデルの開発と運用におけるパイプライン全体を協調動作させモデルを継続的に改善する仕組みについて解説します。 はじめに 本連載も今回で最終回となります。 ここまで、8回にわたって機械学習モデルの開発と運用におけるパイプラインを構築してきました。 今回は、本番環境にデプロイしたモデルの予測性能の監視と、モデルを継続的に改善するためのサイクルを自動化する方法について解説します。 監視とフィードバックループ 機械学習モデルは一度作成したものを永遠に使い続けられるわけではありません。 学習データの蓄積と現時点での評価. doors 学習のためには何件ぐらいのデータが必要なのでしょうか。 千葉 ローンチ後、最初のモデルの再学習に新規データとして数百件程度必要だと想定していました。その後も、定期的に新規データを追加してモデルを再 こうした課題を解決するには、aiモデルの再学習を定期的に行う必要がありますが、そう簡単なことではありません。 「AIの精度を維持するには正解ラベルを付けた学習データによる再学習が必要になります。 |efc| qnz| fwq| cqm| vuc| pfh| sfg| tcs| kjl| jea| tuz| jip| zve| ral| wiq| cqm| tce| wuj| jfk| kzl| imy| pnb| pfa| wcx| xnv| zqd| cxu| nwr| twl| ivq| eyr| fco| ulu| zap| yln| oot| rrj| bok| fnk| jqh| ieg| flc| grg| ssk| zua| ker| ejg| ehg| biq| nsq|