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AIの学習の終了
学習が終わると学習済みAIモデルが生成され、生成されたAIモデルの精度や学習に使用した列の重要度など、さまざまな情報が確認できる［学習済みAI］画面が表示されます。
情報はタブを切り替えて確認します。確認できる情報は次の通りです。
- 概要
- 期待される効果（開発中）
- 精度評価
- 重要度（自然言語処理以外）
- テキストマイニング（自然言語処理のみ）
- 学習情報
これらの情報はAIモデルの予測精度を評価したり、学習に使用した列がAIの予測にどう影響したかを可視化することで予測精度を上げるための施策に役立てたりします。
■概要
生成した学習済みAIの概要を確認できます。
上図は数値データセットを投入した分類の学習後の画面ですが、利用する手法（分類・回帰や時系列、自然言語処理などレシピの内容）によって表示項目が異なります。
各項目の詳細は、概要 をご覧ください。
■期待される効果
現在開発中です。
■精度評価
学習済みAIの精度評価指標を確認できます。
上図は数値データセットを投入した分類の学習後の画面ですが、利用する手法（分類・回帰や時系列、自然言語処理などレシピの内容）によって表示項目が異なります。
各項目の詳細は、精度評価 をご覧ください。
■重要度
学習に使用した列（「説明変数」とも言います）の重要度（影響度）を確認できます。
AIが予測を導き出すにあたり、どの項目の値を重要視したかが分かります。
前処理でOne-Hotエンコーディングやダミーコーディングを行って複数列になった列も、ここでは1列に戻して計算されます。
上図は数値データセットを投入した分類の学習後の画面です。
各項目の詳細は、重要度 をご覧ください。
■テキストマイニング
文章内に出てきた各単語の出現頻度やワードクラウドを確認できます。
自然言語処理を行うときにのみ、重要度の代わりに表示します。
※レシピに「頻度表示」や「ワードクラウド」ブロックが含まれている場合のみ表示します。
各項目の詳細は、テキストマイニング をご覧ください。
■学習情報
どのように学習が進んだのかを確認できます。
上図は数値データセットを投入した分類の学習後の画面ですが、利用する手法（分類・回帰や時系列、自然言語処理などレシピの内容）によって表示項目が異なります。
各項目の詳細は、学習情報 をご覧ください。