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機械学習のテスト自動化コトハジメ #MLCT Machine Learning Casual ...

機械学習のテスト自動化コトハジメ #MLCT Machine Learning Casual Talks #1

Machine Learning Casual Talks #1 で発表した「機械学習のテスト自動化コトハジメ」発表資料です。
http://connpass.com/event/6275/

KOMIYA Atsushi

June 06, 2014
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Transcript

  1. 2

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  3. 2. 分類・推定フェーズ 1. 学習フェーズ 正解が未知のデータ (特徴量量のみ) 特徴量量と正解情報の 組み合わせから 法則性を導き出す (モデル化)

    学習データ (特徴量量&正解情報) 機械学習 アルゴリズム 分類・推定結果 モデル モデルを元に 正解を推測する Photo by littlelostrobot https://www.flickr.com/photos/littlelostrobot/215559356/ 16
  4. 2. 分類・推定フェーズ 1. 学習フェーズ 正解が未知のデータ (特徴量量のみ) 特徴量量と正解情報の 組み合わせから 法則性を導き出す (モデル化)

    学習データ (特徴量量&正解情報) 機械学習 アルゴリズム 分類・推定結果 モデル モデルを元に 正解を推測する Photo by littlelostrobot https://www.flickr.com/photos/littlelostrobot/215559356/ 40
  5. 2. 分類・推定フェーズ 1. 学習フェーズ 正解が未知のデータ (特徴量量のみ) 特徴量量と正解情報の 組み合わせから 法則性を導き出す (モデル化)

    学習データ (特徴量量&正解情報) 機械学習 アルゴリズム 分類・推定結果 モデル モデルを元に 正解を推測する Photo by littlelostrobot https://www.flickr.com/photos/littlelostrobot/215559356/ 41 Input Output
  6. 2. 分類・推定フェーズ 1. 学習フェーズ 正解が未知のデータ (特徴量量のみ) 特徴量量と正解情報の 組み合わせから 法則性を導き出す (モデル化)

    学習データ (特徴量量&正解情報) 機械学習 アルゴリズム 分類・推定結果 モデル モデルを元に 正解を推測する Photo by littlelostrobot https://www.flickr.com/photos/littlelostrobot/215559356/ 42 Input Output ⼊入⼒力力データに対して、期待していた 出⼒力力結果が得られているのか?
  7. 74

  8. 75