Confident Learning -そのラベルは正しいか？- - 学習する天然ニューラルネット
これは何？ ICML2020に投稿された Confident Learning: Estimating Uncertainty in Dataset Labels という論文が非常に面白かったので、その論文まとめを公開する。 論文 [1911.00068] Confident Learning: Estimating Uncertainty in Dataset Labels 超概要 データセットにラベルが間違ったものがある(noisy label)。そういうサンプルを検出したい Confident Learningという方法を提案。現実的な状況下でSOTAを達成 PyPIに実装を公開済みですぐに使用可能(pip install cleanlab) GitHub - cgnorthcutt/cleanlab: Find label errors in datasets, weak supe
特徴量選択の今とこれから - 学習する天然ニューラルネット
特徴量選択とは 特徴量選択の難しさ 特徴量選択の手法の大別 教師ありの特徴量選択 filter method 単変量とクラスラベルの関連性を上げる 関係性を上げて冗長性を下げる 関係性を上げて多様性を上げる wrapper method Forward SelectionとBackward Elimination 遺伝的アルゴリズムと粒子群最適化 その他のwrapper method embedding method L1正則化 Regularized tree 特徴量選択のこれから 超高次元データと特徴量選択のアンサンブル 不均衡データにおける特徴量 オンライン特徴量選択 深層学習を用いた特徴量選択 最後に 特徴量選択とは 特徴量選択(Feature Selection, 変数選択とも)はデータサイエンスにおいて非常に重要である。 例えば、製造業において欠陥品を判別するタスクを考えてみよ
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