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本イベントは終了しました 録画はコミュニティ登録ユーザーがご覧いただけます
DataRobotはデータをドラッグ&ドロップして開始ボタンをクリックするだけで簡単に予測モデルを作ってくれますが、製造業においてはそのデータの特殊性故に正しい精度評価が出来ていないケースも多いのが実情です。正しい精度評価が出来ていないと、手元の評価で高精度という結果が得られていても、実運用時に実際にはほとんど予測できていないということも起こりえます。本ウェビナーでは特に製造業の事例のおける精度評価失敗あるあるケースを挙げるとともにその対応策を、DataRobot データサイエンティスト 山本 祐也が紹介します。
イベント概要
- 日時：終了済
2020年6月17日(水) 17:00-18:00 - 形式：GoToWebinarを使用したウェビナー
- 対象：DataRobotのユーザーの方、ユーザー企業にご所属の方、特に製造業の方
- 登壇者：DataRobot データサイエンティスト 山本祐也
ビデオ視聴
ウェビナーの内容は後日DataRobotコミュニティで公開予定です。
たくさんの方のご参加をお待ちしております。
講師プロフィール
DataRobot データサイエンティスト 山本祐也
Kaggle Grandmaster、博士 (工学)。東京大学大学院工学系研究科にて有機無機複合材料の研究で博士号を取得。学位取得後、大手化学メーカーにて液晶・タッチパネル関連先端化学材料の研究開発に従事。その後、大手食品メーカーで機械学習を用いた食品パッケージに関する予測モデリングと最適化に取り組むなど、BtBとBtCいずれにも深い経験を有する。余暇では機械学習コンペティションのKaggleに精力的に取り組んでおり、 2020年現在も現役で活躍している。
参考記事
[外部サイト] もう失敗しない！製造業向け機械学習Tips（1）：機械学習で入ってはいけないデータが混入する「リーケージ」とその対策
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当日セミナー中で取り上げさせていただきたいと思います。
