特徴量設計の高度化
複数業界 / Machine Learning
業務知見をデータに翻訳する特徴量設計を実施し、既存モデルの精度改善を実現。
特徴量設計機械学習
BACKGROUND
課題
モデル精度が頭打ちで、改善の打ち手が見えなかった。
APPROACH
支援の流れ
- 1
現場ヒアリングでドメイン知識を収集し、精度に効く仮説を特徴量として設計
- 2
特徴量の寄与を検証し、有効なものを選別してモデルへ組み込み
- 3
特徴量の管理・再利用の仕組みを整備し、継続的な改善サイクルを構築
DELIVERABLES
主なアウトプット
- 特徴量設計ドキュメントと実装コード
- 精度改善の検証レポート
- 特徴量管理の運用ルール
OUTCOMES
成果
- 頭打ちだったモデル精度の改善余地を具体化し、実際の改善につなげた
- 特徴量の知見が資産化され、他モデルへの横展開が可能に
※掲載事例には、代表者が当社設立以前または当社外で担当・参画した実績を含みます。
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