機械学習を意識した0から始めるデータ取得方法 - Qiita

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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure y...概要を表示 Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 目次 はじめに 実験計画法 直行配列表 ラテンハイパーキューブサンプリング D最適計画 まとめ 1. はじめに ※この記事では、構造化データを想定して記載しております。 機械学習では、通常、大規模なデータを使用して学習することが推奨されます。質の良いデータが大量にあれば、どのようなアルゴリズムを使用しても、モデルの精度やロバスト性能が向上する傾向があります。つまり、機械学習においては、質の良いデータが大規模に存在することで、より効果的なアプローチとなります。 一方で、少量のデータしかない場合には、機械学習の適用には細心の注意が必要です。

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