📰Zenn3月21日· 1分で読める中級data augmentation手法のsumixを解説音声認識で7位入賞した手法「sumix」は、複数の音声を異なる強さで合成しつつ、その強さに応じてラベルも調整するデータ拡張手法です。弱い音にも過剰反応する従来の学習の問題を、入力の係数に応じてラベルを非線形変換することで解決します。実装コード付きで、現実的な音環境を再現しながら学習を安定化させる仕組みが体験できます。#データ拡張#音声認識#機械学習♡0👎☆ 保存記事を読む →
📰Zenn3月17日· 1分で読める中級12-④[AI][Kaggle][python]Kaggle入門(AI倫理入門 4.AIの公平性)AIモデルの公平性を定義する4つの基準をKaggleの実践的教材から学べます。人口統計的パリティ、機会均等、正確度の平等、グループ非認識という異なる公平性の考え方を、クレジットカード審査モデルの具体例で解説。各基準の違いを混同行列で可視化し、実装を通じてAI倫理の本質的な課題に向き合えます。#AI倫理#モデル評価#バイアス♡0👎☆ 保存記事を読む →
📰Zenn3月6日· 1分で読める中級11-③[AI][Kaggle][python]Kaggle入門(時系列 3.季節性)時系列データの季節性をモデル化する2つの手法を解説。観測数が少ない周期には「季節指標（one-hot encoding）」、多い周期には「フーリエ特徴量（sin/cos）」を使い分ける。年次季節性を8個の特徴量で近似できるフーリエ法は、数百個必要な指標法より効率的。ピリオドグラムで最適なペア数を判定。Kaggle時系列シリーズの実践的な解説。#Kaggle#時系列予測#特徴量エンジニアリング♡0👎☆ 保存記事を読む →