特徴量エンジニアリング
特徴量エンジニアリングとは、機械学習モデルの予測精度を向上させるために、生のデータから適切な入力変数を作成・加工するプロセスです。ドメイン知識を活用してモデルがパターンを学習しやすくします。
前処理のAI用語一覧
6件前処理に関するAI用語を6件掲載しています。意味や使い方、関連用語を一覧から確認できます。
外れ値
外れ値とは、他のデータから大きく外れた特異な数値のことです。機械学習モデルの精度低下や誤った分析結果の原因となるため、データ分析や前処理の段階で適切に検出・処理することが極めて重要となります。
前処理
前処理とは、機械学習モデルの精度を向上させるために、収集した生データをクレンジングや数値化などして扱いやすい状態に整える重要なプロセスです。ノイズの除去や欠損値の補完を行い、データの質を高めることでAIの学習効率を最大化します。
標準化
AIや機械学習において、データの平均を0、分散を1にするなど、異なるスケールの特徴量を揃える前処理手法。モデルの学習効率や精度を向上させるために広く用いられます。
データ前処理
データ前処理とは、機械学習モデルの精度を高めるために、収集した未加工のデータをクリーニングして扱いやすい形に整える一連の作業です。AIの性能を左右する最も重要なプロセスのひとつであり、欠損値の補完や数値化などが行われます。
データオーグメンテーション
データオーグメンテーションは、機械学習モデルの訓練用データを人工的に増やす技術です。既存のデータに対して回転、反転、色調調整などの加工を施すことで、過学習を防ぎ、未知のデータに対する認識精度や汎化性能を大きく向上させることができます。