機械学習の実用化は急速に広がっており、ビジネスに大きなインパクトをもたらしています。
その一方で、AIモデルの作成は試行錯誤を伴うものであり、機械学習に要していた多大な時間やスキルの問題が顕在化しています。
また医療業界や金融業界を筆頭に、結果だけでなく理由や根拠も明示する「説明可能なAI」へ要求も高まっています。
そのような状況の中で注目を集めている「AutoML（機械学習の自動化）」の有用性について、豊富な事例と技術的視点から解説いたします。
データサイエンスに取り組まれている方、AI/機械学習に取り組んでいる(取り組みを検討している)企業の方にお勧めのセッションです。