ReNom user group #2 Part5

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深層学習を医療に応用するために

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  深層学習を医療に応用するために成家悠太※一部変更させていただいている場所がございます。ご了承ください。
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  この発表についてこの一ヶ月にReNomで行なったことを紹介します。
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  Introduction: 機械学習の医療への応用u 医学論文解析u画像診断u 診療補助u 創薬⇒さまざまな応用方法が模索されている
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  Introduction: 深層学習の得意な分野とは大量に得られるデータを用いて学習し、その結果に基づいて分析をする。⇒例えば手書きの文字などは、大量にデータを集めることができる。
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  深層学習を応用する上での問題点の例u 希少なデータが手に入りにくく、深層学習に必要なだけのデータが得られないことがあるu データの計算処理量が莫大になることがあるu「良い」データばかりであるとは限らない。など
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  Methodの前にu 深層学習では、パラメータの更新を繰り返すことで学習をする。u パラメータが、「良い値」になるまで、計算を何度も繰り返す。uネットワークを初めから作ることはできないだろうか？
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  Method019・・・・９
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  Resultu最終的な性能が落ちてしまった。u学習データに対して過剰にフィッティングを示してしまう。(過学習)u色々試してみましたが、この方法では上手くいかないようです。
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  Suggestionsu学習をする際には、「適切に」学ぶことが必要。u急いで学びすぎると過学習してしまうことが考えられる。
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  Suggestionsu過学習はデータに存在する偏りが原因の一つ。u次に考えるべきモデル
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  ご静聴ありがとうございました。質問があれば、懇親会の際にお願いします。