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[AWS]Bedrock ハイパーパラメータ設定

Amazon Bedrockでのモデル微調整におけるハイパーパラメータの推奨値を、NLPや画像認識などのタスク・データ規模別に解説。学習率やEpochsの初期設定から、データ量に応じた調整指針、自動最適化(HPO)の活用まで実践的な知見を紹介します。
AI

[AWS]Bedrockを調教!AIモデルを最強にする「学習データ」の極意

Amazon Bedrockでのモデルカスタマイズ(微調整・継続的予備訓練)における学習データの準備手法を解説。高品質なデータ要件や推奨量、前処理、過学習対策など、モデルの性能を最大化する実践的なノウハウが学べます。
TIPS

バルサラの破産確率

ロジスティック回帰を用いた「バルサラの破産確率」モデルについて、計算式や財務変数、具体的なシミュレーションを解説します。静的モデルの限界や他モデルとの比較を通じ、企業の財務リスクを定量化する手法が学べます。