データを持っていれば、機械学習において、大きなアドバンテージを取れる。それを真に受けて、試してみました。 チュートリアルが用意されていますので、それにデータを入力すれば、「なるほど」という感じくらいの結果はでます。 問題はそこからです。 性能を上げるにはどうしたら良いのかの試行錯誤がはじまるのです。 データの設計、ニューラルネットワークの設計、学習と評価のトライアンドエラーを繰り返すのです。膨大なエネルギーが必要です。 データにおいては、まずはデータのクレンジングが必要です。データが大量にあってもほとんど使えないということも多々あります。そうなると、データの入手方法から考えなくてはならなくなります。また、使えるデータであっても、教師データに加工する必要がある場合もあります。この作業にも非常に工数がかかります。 ニューラルネットワークの設計では、検索が鍵になります。事例を参考にしながらの試行