データリーケージ
データリーケージ
データリーケージとは本来得られるはずのないデータを学習の段階で使用してしまうことです。
これによって訓練時には精度の高いモデルができていても、実装の時点では全く機能しないといった問題が生じます。説明変数へのリーク、訓練データでのリーケージ発生などが挙げられ、これらを改善するために目的変数を説明変数より後に観測するということや、訓練用目的変数の観測をテスト用目的変数の観測時間的に前段階で行うといったことが必要である。
👉より体系的に学びたい方は「人工知能基礎」(東京大学松尾豊先生監修)へ
クイズ
学習データにデータリーケージがあると,学習モデルを実際に予測に使う際に検証時よりも精度が低くなるという問題がある.データリーケージとはどのようなものか,最も適切な選択肢を一つ選べ.
人工知能基礎講座を提供中
人工知能の第一人者である東京大学の松尾豊教授が監修した人工知能基礎講座を受講してみませんか?
人工知能の歴史から自然言語処理、機械学習、深層学習といった最先端のトピックやAIに関わる法律問題まで網羅しているので全てのビジネスパーソン・AIの初学者におすすめです。
サンプル動画
AI初学者・ビジネスパーソン向けのG検定対策講座
zero to oneの「E資格」向け認定プログラム
日本ディープラーニング協会の実施するE資格の受験ならzero to oneの「E資格」向け認定プログラム (税込165,000円) をおすすめします。当講座は、東京大学大学院工学系研究科の松尾豊教授と東北大学大学院情報科学研究科の岡谷貴之教授が監修する実践的なプログラムとなっています。
厚生労働省の教育訓練給付制度対象のE資格認定プログラムの中では最安値※となり、実質負担額49,500円~(支給割合70%の場合)で受講可能です。※2023年弊社調べ