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機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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最適化とはメソッドやデザインの最適な処理方法を選択することです。パフォーマンスの向上を目指す為に行われます。プログラミングにおける最適化は、アルゴリズムのスピードアップや、要求されるリソースを減らすことなどを指します。

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不均衡データの多クラス分類をLightGBMでAIモデル構築する手順について

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機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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投稿2021/05/11 23:41

不均衡データの多クラス分類を、LightGBMを用いて行うことを考えています。

AIモデルの構築は、SMOTEとLightGBMのハイパーパラメータを調整し、
正解率(評価関数)が良好なパラメータセットを見つける、という手順を考えています。
データは日々更新されるので、
「データが更新される度に最適なパラメータセットも変わるのでは?」
「いつまで経っても最終的なAIモデルが完成しないのでは?」
と危惧しています。

このようなAIモデル構築の手順について、何かアドバイスを頂ければ幸いです。

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