本連載は「これから機械学習に取り組みたい」「ディープラーニングや機械学習を使った経験がある」といったエンジニアに向けて、データ量が少なくても分析が実現できる「スパースモデリング」という手法を紹介します。今回は、スパースモデリングのモデルの評価方法について解説します。
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宇佐見 一平（株式会社ハカルス）（ウサミ イッペイ）
京都大学情報学科を卒業後、新卒でメーカーに入社しR&D部門に所属。そこで出会った機械学習に魅せられ、より深く広く機械学習やデータ分析を用いた課題解決に取り組みたいと思い,2019年3月にハカルスにジョイン。日本では稀有なアメフト経験者データサイエンティストとして日々修行中。
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